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NeurIPS2024边缘设备大型语言模型挑战

随着人工智能的迅猛发展,尤其是在自然语言处理(NLP)领域,大型语言模型(LLM)展示了巨大的变革潜力。这些模型正在改变我们的工作和交流方式,并在各种计算设备上展现出广泛的应用前景。然而,LLM巨大的模型给它在智能手机、物联网设备和车载系统等边缘设备上的应用带来了不小的挑战。我们的竞赛旨在推动LLM在资源受限的边缘设备上的性能、效率和多任务处理能力的极限。

竞赛背景:虽然LLM具有巨大的应用潜力,但其庞大的参数对边缘设备的资源提出了严峻要求。例如,一个10B参数的LLM模型,即使经过量化处理,也需要高达20GB的内存,而大多数智能手机的内存容量远远达不到这一需求。此外,LLM的高能耗也是一大难题,通常一部满电的智能手机在使用LLM进行对话时,仅能维持不到两小时。

主要挑战:

  1. 内存需求:LLM推理需要大量内存,即使是高端智能手机也难以承载。
  2. 能耗问题:LLM推理过程中的高能耗对智能手机的电池寿命构成挑战。
  3. 性能损失:在实现高压缩比的同时保持模型性能,是现有技术的一大难题。
  4. 离线功能缺乏:大多数LLM需要互联网连接,这限制了其在网络不稳定环境中的应用。

竞赛目标:此次竞赛旨在解决上述挑战,并推动LLM在边缘设备上的实际应用。我们邀请来自各个领域的研究人员、工程师和行业专业人士参与,共同设计系统、硬件和算法,以实现高性能LLM在边缘设备上的部署。

参与我们的NeurIPS边缘设备LLM挑战赛! 我们诚邀各领域的专家参与NeurIPS挑战赛,展示LLM在边缘设备上的能力,比赛前三名将分享30万的总奖池。

竞赛赛道:

  1. 压缩挑战:展示如何在不显著损失性能的情况下压缩预训练LLM。
  2. 从零训练挑战:从零开始训练专为边缘设备设计的LLM,优化训练过程以创建高效模型。

参与理由:

  • 赢得大奖:总奖金30万的奖金池。
  • 推动创新:为LLM的前沿研究做出贡献。
  • 拓展人脉:与领域内的领先专家和同行建立联系。
  • 展示才华:在顶级AI会议上获得认可。

重要日期:

  • 报名开始:2024年6月25日
  • 报名截止:2024年7月25日
  • 提交截止:2024年10月25日
  • 结果公布:2024年11月20日
  • 线下Workshop:2024年12月11日

如何参与:

  1. 注册:在竞赛官网通过Google Forms注册, 竞赛官网
  2. 选择赛道:选择压缩挑战、从零训练挑战或两者都选。
  3. 提交解决方案:在截止日期前提交你的模型。

准备好接受挑战了吗? 立即注册并开始准备你的竞赛!更多信息和注册请访问:

让我们一起推动LLM在边缘设备上的发展。祝你好运,期待在NeurIPS 2024与你相见!🌟

NeurIPS边缘设备LLM挑战赛组织者:

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产业
相关数据
人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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