萬字干貨！手把手教你如何訓練超大規模集群下的大語言模型

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原標題：萬字干貨！手把手教你如何訓練超大規模集群下的大語言模型
關鍵字：通信,模型,快手,字節跳動,華為
文章來源：AI前線
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演講嘉賓 | 劉育良 AI 平臺大模型訓練負責人
審核｜傅宇琪 褚杏娟
策劃 | 蔡芳芳
快手總結了一套超大規模集群下大語言模型訓練方案。該方案在超長文本場景下，在不改變模型表現的情況下，訓練效率相較 SOTA 開源方案，有顯著的吞吐提升。通過細致的建模，可保證 Performance Model 十分接近真實性能，基于此 Performance Model，解決了大模型訓練調參困難的問題。
本文整理自快手 AI 平臺大模型訓練負責人劉育良在 QCon 2024 北京的分享“超大規模集群下大語言模型訓練的最佳實踐”。演講結合在快手超算集群上的大模型訓練經驗，闡述大模型訓練在超大規模集群下遇到的挑戰和熱點問題的演變，以及對應的解決方案。同時，針對最具挑戰的超長文本場景，進行案例分析。最后，根據未來大模型的發展趨勢，對訓練領域的技術探索方向進行探討。
本文由 InfoQ 整理，經劉育良老師授權發布。以下為演講實錄。
簡單介紹一下背景，下圖清晰地描述從過去到現在，即 23 年之前所有主流大模型的發展歷程。從技術架構的角度來看，Transformer 架構無疑是當前大模型領域最主流的算法架構。

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