盘古大模型参数量级别

网站编辑2023-08-17 11:06:10174

盘古（Huawei Cloud PanGu）是华为开发的一种基于Transformer架构的大规模语言模型。该模型的参数量级别是指模型中可训练参数的数量。

具体来说，盘古模型的参数量级别非常庞大，达到了数十亿到数百亿的级别。这主要是由于Transformer模型采用了多层的注意力机制和全连接神经网络，这些层之间存在大量的参数，用于对输入序列进行编码和解码。

为了训练和优化模型的性能，盘古采用了分布式训练和混合精度计算等技术。这些技术可以将训练任务划分为多个子任务，并在多个设备和计算单元上并行处理，以加快训练速度。

总之，盘古模型参数量级别的庞大是为了提供更加准确和有表达力的自然语言处理能力，但也需要相应的计算和存储资源来支持其使用。