第113章 意外的邀请(第2/6 页)
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如果这个发现可以早一年的时间，可能rnn会长期作为t办法的竞争对手，我们也有可能看到chatrnn的出现。
“早期的t方法需要很多数据，各种参数比较难调整，需要的计算能力也很庞大。”孟繁岐即便根据后来成熟的许多方法做了一个改进的版本，t方法在早期仍旧比较麻烦。
“好在谷歌的数据和算力都不缺，而我也比较熟悉各种经典的参数设置。”孟繁岐先写了一个雏形版本的t方法，进行了一下测试。
“不过，受限于现在显卡的显存，模型没有办法做得很大，除非我专门再去开发deepspeed这样的高级并行方式。”
在多张卡上训练模型，可能是为了追求速度，也可能是因为一张卡上放不下了。
其中，数据并行是最简单的，也就是不同的卡都在做同样的事情，每张卡上都会存放一个模型。
只不过输入的数据不一样，不同的卡做完运算之后，再一起整合更新。
就像是所有人都拿了同样的刀切不同的菜，最后把切好的食材堆在一起。
可有的时候，一张卡上根本就放不下模型，这样的情况就比较麻烦了。因为一个人根本拿不动这把刀了，需要多人协作。
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