同時，零冗余優(yōu)化器ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和CPU卸載技術(shù)ZeRo-offload，通過減少內(nèi)存占用和提高計算效率，進(jìn)一步加速了訓(xùn)練過程。混合精度訓(xùn)練（Mixed Precision Training）則通過結(jié)合不同精度的計算，平衡了計算速度與內(nèi)存占用。激活重計算技術(shù)（Activation Recomputation）和Flash Attention、Paged Attention等優(yōu)化策略，則進(jìn)一步提升了模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。

2. LLM 的分布式預(yù)訓(xùn)練

2.0 點對點通信與集體通信

2.1 數(shù)據(jù)并行

2.2 張量并行

2.3 流水線并行

2.4 3D 并行

2.5 混合精度訓(xùn)練

2.6 激活重計算

2.7 ZeRO，零冗余優(yōu)化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

導(dǎo)讀

理解大語言模型，可以從‘LLM的架構(gòu)、LLL的訓(xùn)練、LLL的微調(diào)’三個方面進(jìn)行，也可以針對需求重點理解一部分。例如，訓(xùn)練+微調(diào)，可以讀后兩篇，只做微調(diào)，讀最后一篇。

參考資料

原文轉(zhuǎn)自 微信公眾號@AI大模型前沿

上一篇：

亞馬遜 RAG 新突破：REAPER 技術(shù)開啟大型智能對話助手新境界

下一篇：

一文說盡大語言模型技術(shù)之三：LLM的參數(shù)高效微調(diào)
#你可能也喜歡這些API文章!

我們有何不同？

API服務(wù)商零注冊

多API并行試用

數(shù)據(jù)驅(qū)動選型，提升決策效率

查看全部API→
??

熱門場景實測，選對API

#AI文本生成大模型API

對比大模型API的內(nèi)容創(chuàng)意新穎性、情感共鳴力、商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力

25個渠道
一鍵對比試用API 限時免費

#AI深度推理大模型API

對比大模型API的邏輯推理準(zhǔn)確性、分析深度、可視化建議合理性

10個渠道
一鍵對比試用API 限時免費