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因而孟繁岐并沒有急著推動上線測試，而是等待結合AI語言解釋模型的那一個更新準備一起推動。
目前針對語言問題所采用的通常是循環神經網絡(RNN)和長短期記憶辦法(LSTM)，這兩個工作都是上個世紀末的老辦法了。
這兩種方法簡明好用，因而一直興盛到2017年左右。
直到Transformer，也就是ChatGPT的T方法出現。
通常來說，大家都認為Transformer方法之所以能夠迅速取代RNN和LSTM，主要是因為它更方便并行進行。
在多個設備上容易做到并行，這件事最核心的意義便是讓規模龐大的版本成為可能，這也為后來ChatGPT這樣的究極巨無霸模型奠定了基礎。
“其實老版的RNN也有辦法可以把并行做得很好，領域內對這件事有很大的誤解。”孟繁岐皺著眉頭思索道。
原本時間線，Transformer出來之后，所有人都放下了手頭老方法的研究，擁抱了T方法。
可18年實際上有人專門做了RNN的高度并行，只可惜已經太遲了。
如果這個發現可以早一年的時間，可能RNN會長期作為T辦法的競爭對手，我們也有可能看到ChatRNN的出現。
“早期的T方法需要很多數據，各種參數比較難調整，需要的計算能力也很龐大。”孟繁岐即便根據后來成熟的許多方法做了一個改進的版本，T方法在早期仍舊比較麻煩。
“好在谷歌的數據和算力都不缺，而我也比較熟悉各種經典的參數設置。”孟繁岐先寫了一個雛形版本的T方法，進行了一下測試。
“不過，受限于現在顯卡的顯存，模型沒有辦法做得很大，除非我專門再去開發DeepSpeed這樣的高級并行方式。”
在多張卡上訓練模型，可能是為了追求速度，也可能是因為一張卡上放不下了。
其中，數據并行是最簡單的，也就是不同的卡都在做同樣的事情，每張卡上都會存放一個模型。
只不過輸入的數據不一樣，不同的卡做完運算之后，再一起整合更新。
就像是所有人都拿了同樣的刀切不同的菜，最后把切好的食材堆在一起。
可有的時候，一張卡上根本就放不下模型，這樣的情況就比較麻煩了。因為一個人根本拿不動這把刀了，需要多人協作。
可以把每一層拆分到不同的卡上，也可以把不同層分配到不同的卡上，如此一來，其實是用多卡實現了類似單卡訓練的效果。
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