可18年实际上有人专门做了RNN的高度并行，只可惜已经太迟了。

如果这个发现可以早一年的时间，可能RNN会长期作为T办法的竞争对手，我们也有可能看到ChatRNN的出现。

“早期的T方法需要很多数据，各种参数比较难调整，需要的计算能力也很庞大。”孟繁岐即便根据后来成熟的许多方法做了一个改进的版本，T方法在早期仍旧比较麻烦。

“好在谷歌的数据和算力都不缺，而我也比较熟悉各种经典的参数设置。”孟繁岐先写了一个雏形版本的T方法，进行了一下测试。

“不过，受限于现在显卡的显存，模型没有办法做得很大，除非我专门再去开发DeepSpeed这样的高级并行方式。”

直到Transformer，也就是ChatGPT的T方法出现。

通常来说，大家都认为Transformer方法之所以能够迅速取代RNN和LSTM，主要是因为它更方便并行进行。

在多个设备上容易做到并行，这件事最核心的意义便是让规模庞大的版本成为可能，这也为后来ChatGPT这样的究极巨无霸模型奠定了基础。

“其实老版的RNN也有办法可以把并行做得很好，领域内对这件事有很大的误解。”孟繁岐皱着眉头思索道。

原本时间线，Transformer出来之后，所有人都放下了手头老方法的研究，拥抱了T方法。

在多张卡上训练模型，可能是为了追求速度，也可能是因为一张卡上放不下了。

其中，数据并行是最简单的，也就是不同的卡都在做同样的事情，每张卡上都会存放一个模型。

只不过输入的数据不一样，不同的卡做完运算之后，再一起整合更新。

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第113章 意外的邀请 (第1/3页)

相比效果显著，非常出色的老虎算法，移动端优化排序算法的效果要稍差一些。

因而孟繁岐并没有急着推动上线测试，而是等待结合AI语言解释模型的那一个更新准备一起推动。

目前针对语言问题所采用的通常是循环神经网络(RNN)和长短期记忆办法(LSTM)，这两个工作都是上个世纪末的老办法了。

这两种方法简明好用，因而一直兴盛到2017年左右。

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