微软、英伟达团队发布全球最大的生成语言模型MT-NLG

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2021-10-12 11:09:37

#微软、英伟达团队发布全球最大的生成语言模型MT-NLG# ,具有5300亿个参数,比#GPT-3# 大3倍。MT-NLG在阅读理解、常识推理、自然语言推理、词义消歧等一系列自然语言任务中表现出极佳的准确性。具有105个layer、基于Transformer的 MT-NLG 在零样本、单样本和少样本设置中改进了当前的SOTA模型,并在模型规模和质量上为#大规模语言模型#设定了新标准。https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerful-generative-language-model/

 

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内容概要:本文系统研究了虚拟同步发电机(VSG)的惯量-阻尼协同自适应并网控制策略及其稳定性分析,聚焦于提升高比例可再生能源接入背景下电网的频率稳定性。通过Simulink仿真平台与Matlab代码实现,构建了VSG并网系统的动态模型,深入探讨了惯量与阻尼参数的自适应调节机制,以优化系统对频率波动的响应能力。研究涵盖了双机并联VSG的功率精确分配、微电网黑启动过程、虚拟阻抗的引入以及预同步控制等关键技术,并结合根轨迹分析与调节系数对比,验证了所提控制策略在提升系统稳定性和动态性能方面的有效性。文章强调了协同自适应控制在现代电力系统中的关键作用,为微电网和分布式能源系统的稳定运行提供了理论支持和技术方案。; 适合人群:具备电力系统、自动控制或新能源并网等相关专业知识背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事电力电子、微电网控制、可再生能源并网等领域科研或工程应用的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①掌握VSG在微电网及并网系统中的高精度建模与仿真方法;②深入理解惯量-阻尼协同自适应控制对电网频率稳定的优化机制;③应用于微电网黑启动、功率均分控制、虚拟阻抗设计及预同步等实际工程场景的算法开发与性能验证; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行同步仿真操作,重点关注参数自适应调节模块的设计逻辑、根轨迹稳定性分析及不同调节系数下的动态响应对比,以深化对控制策略内在机理的理解与实际应用能力。

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