Eksyin hieman kaikkiin lyhenteisiin ja jargoniin, joten pyysin Claudea selittämään sen ilman lyhenteitä, ja nyt kaikki on täysin järkevää (tldr; kaistanleveys ⟹ yksinkertaisuus): Tämä on kiehtova tekninen keskustelu suurten kielimallien kouluttamisesta mittakaavassa. Keskustelun ydin Jingyuan Liu ilmaisee yllätyksensä huomatessaan, että et tarvitse tiettyjä monimutkaisia optimointitekniikoita, kun käytät TPU:ita (Tensor Processing Units - Googlen erikoistuneet AI-sirut) verrattuna GPU:ihin (Graphics Processing Units - tyypillisesti NVIDIAn siruihin). Keskeiset tekniset käsitteet selitettynä: Laitteistotyypit: •GPU (Graphics Processing Unit): Alun perin suunniteltu grafiikkaa varten, nyt käytetään paljon tekoälyssä. NVIDIA hallitsee näitä markkinoita. •TPU (Tensor Processing Unit): Googlen räätälöidyt sirut erityisesti koneoppimiseen. Rinnakkaisuusstrategiat: Kun harjoitat massiivisia tekoälymalleja, sinun on jaettava työ useille siruille. On olemassa useita tapoja tehdä tämä: 1) Tietojen rinnakkaisuus (DP): Jokainen siru käsittelee eri tietoeriä samalla mallikopiolla 2) Tensorin rinnakkaisuus (TP): Mallin matemaattiset operaatiot on jaettu sirujen kesken 3) Putkilinjan rinnakkaisuus (PP): Mallin eri kerrokset sijoitetaan eri siruille, mikä luo putkilinjan Tekninen haaste, josta keskustellaan: Apuhäviöongelma: Kun harjoitat erittäin suuria malleja, lisäät usein "apuhäviöitä" (ylimääräisiä harjoitustavoitteita) välikerroksiin, jotta gradientit virtaavat paremmin verkon läpi. PPVP (Pipeline Parallelism with Variable Partitioning) -rajoituksissa tästä tulee monimutkaista, koska: ...