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原標題：70倍極致壓縮！大模型的檢查點再多也不怕
關鍵字：華為,檢查點,權重,動量,模型
文章來源：機器之心
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內容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容，覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com該論文的作者均來自于華為諾亞實驗室，第一作者為李文碩，通訊作者為王云鶴和陳醒濠。相關團隊團隊近年來在ICML、CVPR、NeurIPS、ICCV、ECCV等頂會上有多項代表性工作發表，在高效大語言模型、視覺模型等領域都有豐富的成果產出，和知名高校和科研機構合作廣泛。
大模型作為當下 AI 工業界和學術界當之無愧的「流量之王」，吸引了大批學者和企業投入資源去研究與訓練。隨著規模越做越大，系統和工程問題已經成了大模型訓練中繞不開的難題。例如在 Llama3.1 54 天的訓練里，系統會崩潰 466 次，平均 2.78 小時一次！那么，頻繁存儲檢查點就顯得十分必要。但存儲檢查點本身也是一個大工程。Meta 做了很多努力來加速存儲檢查點時間和增加存儲頻率，來對抗頻繁出

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