Paralelné výpočty v jazykových modeloch
Paralelizácia trénovania jazykových modelov je kľúčová pre dnešné AI. Prednáška zo Stanfordu vysvetľuje, ako využiť viacero GPU a minimalizovať prenos dát. Medzi hlavné techniky patrí data, tensor a pipeline parallelism.
Nedávno som si pozrela fascinujúcu prednášku z kurzu CS336 na Stanforde, ktorá sa venovala paralelizácii pri trénovaní jazykových modelov. Prednáška hovorí o tom, ako využiť viacero grafických kariet (GPU) pre rýchlejšie výpočty a rieši problémy s prenosom dát medzi nimi. Je to kľúčové pre trénovanie obrovských jazykových modelov, ktoré dnes poháňajú pokročilé AI aplikácie. V tomto článku sa podelím o hlavné myšlienky a vysvetlím si ich tak, aby boli zrozumiteľné aj pre laika.
