利用可扩展的云基础设施加速 AI 安全研究

哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院 Calmon 实验室走在负责任 AI 研究的前沿，正致力于应对 AI 领域最紧迫的挑战之一。他们试图将大语言模型 (LLM) 与人类价值观和安全标准相结合。其工作重点在于通过应用推理时间协同方法，提高 DeepSeek-R1 和 Llama 等常用模型的思维链 (CoT) 推理性能。

然而，其工作进度受制于基础设施的局限性。运行最先进的模型需要访问多个 NVIDIA H100 GPU，如此庞大的需求致使哈佛的聚类不堪重负。这些延误严重限制了其通过大模型高效开展实验的能力，进而拖慢整体研究工作的进程。

转型后，Calmon Lab 的研究速度因 IBM Cloud 上可靠且易于使用的 GPU 基础设施而得到显著提高。他们能够：

• 按需训练和部署 LLM，例如 DeepSeek 和 Llama，无需等待。
  
  
• 以超过每秒 2,000 个词元的速度运行推理。
  
  
• 利用共享存储和高速数据传输进行大规模协作。
  
  
• 在模型多重性和 AI 安全方面实现新的研究突破。

IBM 通过提供可扩展、安全和高性能的基础设施来持续支持实验室的使命，使研究人员能够突破值得信赖的 AI 的界限。

哈佛大学，位于马萨诸塞州剑桥市，是一所著名的常春藤盟校，成立于 1636 年。他们以卓越的学术成就和对教育、研究和文化等各个领域的广泛贡献而闻名于世。哈佛为多元化的学生群体提供服务，并在其 12 所学位授予学院中提供广泛的课程。这所久负盛名的大学始终位居全球顶尖大学之列，反映了其巨大的影响力和丰厚的资源。