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原標題：從機到700億參數大模型，這里有份教程，還有現成可用的腳本
關鍵字：機器,問題,錯誤,主機,集群
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

選自imbue.com
作者：Imbue 團隊
機器之心編譯
編輯：panda我們知道 LLM 是在大規模計算機集群上使用海量數據訓練得到的，機器之心曾介紹過不少用于輔助和改進 LLM 訓練流程的方法和技術。而今天，我們要分享的是一篇深入技術底層的文章，介紹如何將一堆連操作系統也沒有的「機」變成用于訓練 LLM 的計算機集群。
這篇文章來自于 AI 初創公司 Imbue，該公司致力于通過理解機器的思維方式來實現通用智能。
當然，將一堆連操作系統也沒有的「機」變成用于訓練 LLM 的計算機集群并不是一個輕松的過程，充滿了探索和試錯，但 Imbue 最終成功訓練了一個 700 億參數的 LLM，并在此過程中積累了許多有用的經驗。
本文將深入介紹該團隊構建自己的 LLM 訓練基礎設施的全過程，并會分享他們為方便監控、檢查和糾錯而編寫的諸多工具和腳本。
如果你有心構建自己的 LLM 訓練基礎設施或好奇 LLM 是如何煉成的，那么這篇文章值得你閱讀和收藏。
以下是 Imbue 團隊文章原文。
引言
我們這個由研究者和工程師組成的小團隊用了幾個月時間在自己的基礎設施上從頭開始訓練了一個 700

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