【新智元导读】谷歌团队发现了全新Scaling Law！新方法DiLoCo被证明更好、更快、更强，可在多个数据中心训练越来越大的LLM。 测试时计算之后，谷歌三大团队集众人之力，发现了全新的Scaling Law！ 刚刚，谷歌研究员Zachary ...

谷歌推出的DiLoCo分布式训练方法，其Scaling Law比数据并行更稳健、更优越、更高效、更强大，其模型规模越大优势越明显，有效解决通信瓶颈，为大模型训练开辟新可能。网友称DiLoCo可能会重新定义Scaling的方式。

Scaling Law 由 OpenAI 团队于 2020 年正式提出，并在其论文《神经语言模型的扩展定律》（Scaling Laws for Neural Language Models）中进行了详细阐述。Scaling Law ...

研究人员发现随着模型尺寸的增大，DiLoCo 会呈现出可预测的稳健扩展。如果调整得当，DiLoCo 的模型规模扩展性优于数据并行训练方法，即使在小模型规模下 DiLoCo 也能胜过数据并行训练方法。

大数据时代下微生物组学的发展迎来了新的机遇与挑战，因此我们开发了Dix-seq以便于用户处理扩增子测序数据。测试结果表明Dix-seq的综合性能基本上略强或持平当前主流的扩增子测序数据分析软件，而且其 部署方便 ， 使用简单 ， 可拓展性强 ...

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