同時，零冗余優化器ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和CPU卸載技術ZeRo-offload，通過減少內存占用和提高計算效率，進一步加速了訓練過程。混合精度訓練（Mixed Precision Training）則通過結合不同精度的計算，平衡了計算速度與內存占用。激活重計算技術（Activation Recomputation）和Flash Attention、Paged Attention等優化策略，則進一步提升了模型的訓練效率和準確性。

2. LLM 的分布式預訓練

2.0 點對點通信與集體通信

2.1 數據并行

2.2 張量并行

2.3 流水線并行

2.4 3D 并行

2.5 混合精度訓練

2.6 激活重計算

2.7 ZeRO，零冗余優化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

導讀

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

參考資料

原文轉自 微信公眾號@AI大模型前沿

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亞馬遜 RAG 新突破：REAPER 技術開啟大型智能對話助手新境界

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