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透过NVIDIA DGX SuperPOD建构的Selene超级电脑,背后总计以560组DGX A100进行运算,透过NVLink、NVSwitch串接每台DGX A100所搭载80GB记忆体,借此对应庞大自然语言模型运作时所需巨量资料,并且透过分散式训练让系统以更高效率完成学习。

微软携手NVIDIA打造全球最大单一规模的变形金刚 (Transformer)语言模型MT-NLG (Megatron Turing Natural Language Generation Model),标榜具备5300亿组参数,成为Turing NLG后继语言模型,更是目前普遍使用、具备1750亿组参数的GPT-3语言模型近三倍规模。

依照说明,MT-NLG语言模型将能对应语意预测、阅读理解、知识推论、自然语言推论,以及分析词义消歧意,借此更深度理解人类自然语言表意,更能从中判断特定所指内容,不会因为不同语言、地理文化背景差异产生理解落差。

而背后训练则是透过NVIDIA的GPU加速运算,透过分散式深度学习发挥高效率训练成果,进而建构高精度自然语言模型,并且能发挥稳定互动效果。

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透过NVIDIA DGX SuperPOD建构的Selene超级电脑,背后总计以560组DGX A100进行运算,透过NVLink、NVSwitch串接每台DGX A100所搭载80GB记忆体,借此对应庞大自然语言模型运作时所需巨量资料,并且透过分散式训练让系统以更高效率完成学习。


目前研究人员更进一步让MT-NLG语言模型能透过简单问句构思完整解答内容,若以过往的语言模型进行此类运算的话,可能需要花费更多时间得出结果,甚至结果可能会是答非所问内容。

另一方面,微软目前提供语言翻译工具中,已经支援100种语言,同时语言使用人口约覆盖56.6亿人,近期更加入巴什基尔语、迪维希语、藏语、土库曼语、 *** 尔语和乌兹别克语等语种。

而目前微软在其翻译机制内采用名为Z-code的多语言人工智慧模型,可将相同语系语言进行整合学习,例如将印地语、马拉地语和古吉拉特语等印度语系交互训练,即可让不同语言互译品质提升,而借由训练法语、葡萄牙语、西班牙语和义大利语,即可让属于相同语系的罗马尼亚语互译品质提升。

微软表示,透过这样的方式将能改善相同体系语言,或是相近语系语言翻译品质,甚至可以借此保留更多使用人口逐渐减少的少数语言。


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