同時(shí)，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(jì)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(jì)算，平衡了計(jì)算速度與內(nèi)存占用。激活重計(jì)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。
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(gè)方面進(jìn)行，也可以針對(duì)需求重點(diǎn)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。
原文轉(zhuǎn)自 微信公眾號(hào)@AI大模型前沿