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英特爾、Habana Labs與Hugging Face推動(dòng)Transformer業(yè)務(wù)在訓(xùn)練和推理優(yōu)化及擴(kuò)展取得關(guān)鍵進(jìn)展

  • 在過(guò)去的一年中,英特爾、Habana Labs和Hugging Face基于開(kāi)源項(xiàng)目、集成開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)與科學(xué)研究,不斷提升人工智能應(yīng)用的效率并降低使用門(mén)檻,在創(chuàng)建和訓(xùn)練高質(zhì)量Transformer模型上取得了重大進(jìn)展。Transformer模型為包括自然語(yǔ)言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)、語(yǔ)音等在內(nèi)廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)提供先進(jìn)的性能。大規(guī)模訓(xùn)練這些深度學(xué)習(xí)模型需要龐大的算力,這個(gè)過(guò)程非常復(fù)雜,不僅需要大量時(shí)間,而且成本高昂。通過(guò)英特爾顛覆者計(jì)劃(Intel Disruptor Program)與
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transformer業(yè)務(wù)介紹

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