当PyTorch与PyTorch Lightning或Lightning Fabric等项目结合在一起时 ， 它真的很出色 ， 这些项目通过抽象工程细节来补充它 ， 并允许研究人员在不更改代码的情况下将模型扩展到数十亿个参数和机器集群 。PyTorch并没有什么特别的缺点 。也许像vmap这样的高阶导数和程序转换 ， 在functhorch中提供 ， 但没有达到JAX等其他项目的水平 ， 对某些领域来说可能是相关的限制 ， 尽管对当今的深度学习来说 ， 限制的不是那么多 。
通过对PyTorch的贡献 ， Luca肯定了当今在人工智能和利用人工智能方面进行的大多数研究都是在PyTorch中实现的 ， 并且这一实现通常作为开源共享 。建立在彼此想法基础上的能力是一种令人难以置信的强大动力 ， 创造了一种指数现象 。
【GPT-4及以上 PyTorch将塑造生成式人工智能系统的未来】原文链接：https://dzone.com/articles/why-pytorch-generative-ai-gpt4
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