萬(wàn)字干貨！手把手教你如何訓(xùn)練超大規(guī)模集群下的大語(yǔ)言模型

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：萬(wàn)字干貨！手把手教你如何訓(xùn)練超大規(guī)模集群下的大語(yǔ)言模型
關(guān)鍵字：通信,模型,快手,字節(jié)跳動(dòng),華為
文章來(lái)源：AI前線(xiàn)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：0字

內(nèi)容摘要：

演講嘉賓 | 劉育良 AI 平臺(tái)大模型訓(xùn)練負(fù)責(zé)人
審核｜傅宇琪 褚杏娟
策劃 | 蔡芳芳
快手總結(jié)了一套超大規(guī)模集群下大語(yǔ)言模型訓(xùn)練方案。該方案在超長(zhǎng)文本場(chǎng)景下，在不改變模型表現(xiàn)的情況下，訓(xùn)練效率相較 SOTA 開(kāi)源方案，有顯著的吞吐提升。通過(guò)細(xì)致的建模，可保證 Performance Model 十分接近真實(shí)性能，基于此 Performance Model，解決了大模型訓(xùn)練調(diào)參困難的問(wèn)題。
本文整理自快手 AI 平臺(tái)大模型訓(xùn)練負(fù)責(zé)人劉育良在 QCon 2024 北京的分享“超大規(guī)模集群下大語(yǔ)言模型訓(xùn)練的最佳實(shí)踐”。演講結(jié)合在快手超算集群上的大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，闡述大模型訓(xùn)練在超大規(guī)模集群下遇到的挑戰(zhàn)和熱點(diǎn)問(wèn)題的演變，以及對(duì)應(yīng)的解決方案。同時(shí)，針對(duì)最具挑戰(zhàn)的超長(zhǎng)文本場(chǎng)景，進(jìn)行案例分析。最后，根據(jù)未來(lái)大模型的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)訓(xùn)練領(lǐng)域的技術(shù)探索方向進(jìn)行探討。
本文由 InfoQ 整理，經(jīng)劉育良老師授權(quán)發(fā)布。以下為演講實(shí)錄。
簡(jiǎn)單介紹一下背景，下圖清晰地描述從過(guò)去到現(xiàn)在，即 23 年之前所有主流大模型的發(fā)展歷程。從技術(shù)架構(gòu)的角度來(lái)看，Transformer 架構(gòu)無(wú)疑是當(dāng)前大模型領(lǐng)域最主流的算法架構(gòu)。

原文鏈接：萬(wàn)字干貨！手把手教你如何訓(xùn)練超大規(guī)模集群下的大語(yǔ)言模型

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：AI前線(xiàn)
作者微信：ai-front
作者簡(jiǎn)介：面向AI愛(ài)好者、開(kāi)發(fā)者和科學(xué)家，提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線(xiàn)業(yè)界實(shí)踐案例，助你全面擁抱AIGC。