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綜合外電報道，日本電信業(yè)領(lǐng)導廠商NTT公司近日發(fā)布了一項創(chuàng)新構(gòu)想，旨在結(jié)合光通訊（IOWN）與大型語言模型（LLM），以提升AI訓練的效率和降低成本。此構(gòu)想源于NTT對AI未來發(fā)展的深度思考，并期望通過引入光通訊技術(shù)，為AI訓練帶來革命性的改變。
首先，光通訊技術(shù)（IOWN）是NTT的一項前沿科技，其主旨是加速跨數(shù)據(jù)中心的學習數(shù)據(jù)提取。在AI訓練過程中，數(shù)據(jù)提取的速度和效率對訓練時間有著重要影響。IOWN的引入，將極大地縮短數(shù)據(jù)傳輸時間，提高訓練效率。
其次，NTT提出將IOWN與LLM相結(jié)合的構(gòu)想。LLM是一種生成式AI，其基礎(chǔ)是大型語言模型GPT-3。然而，GPT-3在日語環(huán)境中的表現(xiàn)并不如預期，而NTT的LLM模型Tsunami在國際應用上雖不及GPT-3，但在日語環(huán)境中卻表現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢。Tsunami懂得在文書整理中自動去除各種修飾語，直指核心，這是其他國家的LLM很難做到的。
然而，Tsunami的學習數(shù)據(jù)和參數(shù)數(shù)量仍不及GPT-3。對此，NTT提出通過IOWN的引入，可以在更短的時間內(nèi)從更多的數(shù)據(jù)中心中提取學習數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明，即使將數(shù)據(jù)中心距離拉遠到100公里外，學習效率也僅降低0.5%，這為LLM提供了更廣闊的學習空間。
NTT的這項創(chuàng)新構(gòu)想將光通訊與LLM相結(jié)合，旨在提高AI訓練的效率和降低成本。通過IOWN加速跨數(shù)據(jù)中心的學習數(shù)據(jù)提取，以及Tsunami在日語環(huán)境中的獨特優(yōu)勢，NTT相信可以為AI領(lǐng)域帶來新的突破。此構(gòu)想的實施將對全球AI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠影響，并可能引領(lǐng)AI訓練進入一個全新的時代。
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