综合外电报道，日本电信业领导厂商NTT公司近日发布了一项创新构想，旨在结合光通讯（IOWN）与大型语言模型（LLM），以提升AI训练的效率和降低成本。此构想源于NTT对AI未来发展的深度思考，并期望通过引入光通讯技术，为AI训练带来革命性的改变。
首先，光通讯技术（IOWN）是NTT的一项前沿科技，其主旨是加速跨数据中心的学习数据提取。在AI训练过程中，数据提取的速度和效率对训练时间有着重要影响。IOWN的引入，将极大地缩短数据传输时间，提高训练效率。
其次，NTT提出将IOWN与LLM相结合的构想。LLM是一种生成式AI，其基础是大型语言模型GPT-3。然而，GPT-3在日语环境中的表现并不如预期，而NTT的LLM模型Tsunami在国际应用上虽不及GPT-3，但在日语环境中却表现出了独特的优势。Tsunami懂得在文书整理中自动去除各种修饰语，直指核心，这是其他国家的LLM很难做到的。
然而，Tsunami的学习数据和参数数量仍不及GPT-3。对此，NTT提出通过IOWN的引入，可以在更短的时间内从更多的数据中心中提取学习数据。实验结果表明，即使将数据中心距离拉远到100公里外，学习效率也仅降低0.5%，这为LLM提供了更广阔的学习空间。
NTT的这项创新构想将光通讯与LLM相结合，旨在提高AI训练的效率和降低成本。通过IOWN加速跨数据中心的学习数据提取，以及Tsunami在日语环境中的独特优势，NTT相信可以为AI领域带来新的突破。此构想的实施将对全球AI产业产生深远影响，并可能引领AI训练进入一个全新的时代。
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