据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：Nous Research 团队正在进行一项令人瞩目的实验，他们利用全球各地的机器，预训练出一款参数高达15亿的大型语言模型（LLM）。这一突破性方法避免了传统昂贵且耗电的数据中心或超级集群集中开发的局限。更为激动人心的是，Nous Research 在其专门网站上实时直播这一预训练过程，展示模型在各类评估基准上的表现，同时提供参与训练的硬件位置地图，覆盖美国和欧洲的多个地点。当前，预训练的剩余时间约为57小时，已完成的训练进度超过75%。
预训练是构建LLM的基础步骤，它通过对大量文本数据进行训练，以捕捉语言的统计特性和结构。在这一阶段，模型通过分析多种文本数据集，学习语言的模式、语法以及词汇之间的复杂关系，从而使其具备广泛的语言理解能力，能够生成连贯且富有逻辑的文本，并执行多种语言相关任务。
若这一计划顺利实施，Nous Research 将证明，在没有昂贵超级集群或低延迟传输条件下，同样可以培养出具有前沿水平的LLM，标志着分布式AI训练的崭新纪元。这种开放源代码的训练方式或将彻底改变生成式AI的竞争格局，使小型团队和非企业参与者在这一领域获得更多机会。
Nous Research 采用的创新技术名为 Nous DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet），其目标是显著降低预训练过程中GPU之间的通信带宽需求。根据最新发布的信息，DisTrO 能够将通信需求降低多达10,000倍，使得即便在较慢且经济实惠的互联网连接下，依然能够保持卓越的收敛率和损失曲线。同时，DisTrO 在有效压缩GPU间交换的数据量方面也取得了重要突破，而不会影响模型性能。该技术建立在去耦动量优化算法（DeMo）的基础上，后者同样致力于显著减少GPU之间的通信需求，同时确保训练效果。
在硬件方面，Nous Research 的预训练过程得到了Oracle、Lambda Labs、Northern Data Group、Crusoe Cloud和Andromeda Cluster等知名合作伙伴的大力支持，共同提供必要的异构硬件，以充分测试DisTrO在实际分布式环境中的能力。综上所述，这一实验不仅是对AI技术的一次大胆探索，更为未来的智能化发展奠定了坚实基础。
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整体而言，这项实验展现了分布式AI训练的新潜力，值得关注与期待。
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