在富岳超算上训练大模型 日本联合研究团队发布Fugaku-LLM
IT之家5月11日消息，由多方企业和机构组成的日本联合研究团队昨日发布了Fugaku-LLM大模型。该模型的最大特色就是其是在Arm架构超算“富岳”上训练的。 Fugaku-LLM模型的开发于2023年5月启动，初期参与方包括富岳超算所有者富士通、东京工业大学、日本东北大学和日本理化学研究所（理研）。 而在2023年8月，另外三家合作方——名古屋大学、CyberAgent（也是游戏企业Cygames的母公司）和HPC-AI领域创企Kotoba Technologies也加入了该模型研发计划。 据悉，研究团队表示其充分挖掘了富岳超算的性能，将矩阵乘法的计算速度提高了6倍，通信速度也提升了3倍，证明大型纯CPU超算也可用于大模型训练。 Fugaku-LLM模型参数规模为13B，是日本国内最大的大型语言模型。 其使用了13824个富岳超算节点在3800亿个Token上进行训练，其训练资料中60%为日语，其他40%包括英语、数学、代码等部分。 该模型的研究团队宣称Fugaku-LLM模型可在交流中自然使用日语敬语等特殊表达。 具体到测试成绩上，该模型在日语MT-Bench模型基准测试上的平均得分为5.5，排在基于日本语料资源的开放模型首位，并在人文社科类别中得到了9.18的高分。 目前Fugaku-LLM模型已在GitHub和Hugging Face平台公开，外部研究人员和工程师可在遵守许可协议的前提下将该模型用于学术和商业目的。
IT之家5月11日消息，由多方企业和机构组成的日本联合研究团队昨日发布了Fugaku-LLM大模型。该模型的最大特色就是其是在Arm架构超算“富岳”上训练的。
Fugaku-LLM模型的开发于2023年5月启动，初期参与方包括富岳超算所有者富士通、东京工业大学、日本东北大学和日本理化学研究所（理研）。
而在2023年8月，另外三家合作方——名古屋大学、CyberAgent（也是游戏企业Cygames的母公司）和HPC-AI领域创企Kotoba Technologies也加入了该模型研发计划。
据悉，研究团队表示其充分挖掘了富岳超算的性能，将矩阵乘法的计算速度提高了6倍，通信速度也提升了3倍，证明大型纯CPU超算也可用于大模型训练。
Fugaku-LLM模型参数规模为13B，是日本国内最大的大型语言模型。
其使用了13824个富岳超算节点在3800亿个Token上进行训练，其训练资料中60%为日语，其他40%包括英语、数学、代码等部分。
该模型的研究团队宣称Fugaku-LLM模型可在交流中自然使用日语敬语等特殊表达。
具体到测试成绩上，该模型在日语MT-Bench模型基准测试上的平均得分为5.5，排在基于日本语料资源的开放模型首位，并在人文社科类别中得到了9.18的高分。
目前Fugaku-LLM模型已在GitHub和Hugging Face平台公开，外部研究人员和工程师可在遵守许可协议的前提下将该模型用于学术和商业目的。
