Paralelizácia jazykových modelov: Pohľad zo Stanfordu
Paralelizácia jazykových modelov je kľúčová pre trénovanie gigantických modelov. Stanfordská prednáška predstavuje 4D paralelizáciu – kombináciu dátovej, modelovej (pipeline, tenzorovej, expert) a Zero stage paralelizácie na prekonanie výpočtových a pamäťových limitov.
Nedávno som si pozrel fascinujúcu prednášku z kurzu CS336 na Stanforde, ktorá sa zaoberá paralelizáciou jazykových modelov. Prednáška hovorí o tom, ako trénovať obrovské modely s miliardami parametrov a prekonávať tak výpočtové aj pamäťové limity. Zistil som, že je to komplexné, ale zároveň veľmi zaujímavé dielo, ktoré sa zameriava na rôzne stratégie paralelizácie, od základných po pokročilé techniky. V tomto článku si prejdeme kľúčové body a rozoberme ich tak, aby boli zrozumiteľné aj pre laika.
