China destaca logros ecológicos en sesión paralela a COP30
BEIJING, CHINA – Media OutReach Newswire – 20 de noviembre de 2025 – China mostró sus logros ambientales en una sesión paralela durante la 30.ª Conferencia de las Naciones Unidas…
NVIDIA AI presenta Fast-DLLM: un marco sin entrenamiento que trae almacenamiento en caché de KV y decodificación paralela a Difusión LLMS
Los modelos de lenguaje grande (LLM) basados en difusión se están explorando como una alternativa prometedora a los modelos autorregresivos tradicionales, que ofrecen el potencial de generación simultánea de múltiples…
Cómo Rufus duplicó su velocidad de inferencia y manejó el tráfico de Prime Day con chips AWS Ai y decodificación paralela
Los modelos de idiomas grandes (LLM) han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, pero su adopción generalizada ha sido bloqueada por una alta latencia de inferencia, rendimiento…
Axonn: Avance de la capacitación de modelos de lenguaje grande a través de la computación paralela híbrida de cuatro dimensiones
La capacitación de la red neuronal profunda (DNN) ha experimentado un crecimiento sin precedentes con el aumento de los grandes modelos de idiomas (LLM) y la IA generativa. La efectividad…
Paralelismo de capa: mejora de la eficiencia de inferencia de LLM a través de la ejecución paralela de capas del transformador
Los LLM han demostrado capacidades excepcionales, pero sus demandas computacionales sustanciales plantean desafíos significativos para la implementación a gran escala. Si bien los estudios anteriores indican que las capas intermedias…
Computación paralela distribuida simplificada con Ray | de Betty LD | enero de 2025
Ilustrado con un ejemplo de inferencia por lotes multimodal fuera de línea con CLIP Esta publicación es una publicación técnica que resume mi experiencia con el Rayo biblioteca para el…
Avance de la programación paralela con HPC-INSTRUCT: optimización de los LLM de código para informática de alto rendimiento
Los LLM han revolucionado el desarrollo de software al automatizar tareas de codificación y cerrar la brecha entre el lenguaje natural y la programación. Si bien son muy eficaces para…
Investigadores de KAIST y Google AI presentan la decodificación paralela en bloques (BCD): un método de inteligencia artificial para recuperar algoritmos para mejorar la eficiencia y la fluidez en los modelos de lenguaje
Los avances recientes en los modelos de lenguaje autorregresivos han provocado una transformación asombrosa en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Estos modelos, como GPT y otros, han…
Mejora de la eficiencia de la capacitación paralela a gran escala con C4 de Alibaba
La formación de modelos de lenguajes grandes (LLM) como GPT-3 y Llama a gran escala enfrenta importantes ineficiencias debido a fallas de hardware y congestión de la red. Estos problemas…
Secuencia de atención lineal paralela (LASP): un método eficiente de aprendizaje automático adaptado a modelos de lenguaje lineales basados en la atención
Los modelos lineales basados en atención están ganando atención por su velocidad de procesamiento más rápida y su rendimiento comparable al de los transformadores Softmax. Sin embargo, los modelos de…