【人工智能】HuggingFace发布LLM超大规模实战手册 | 200页报告解读 | 4000个Scaling实验 | 激活值重计算 | 梯度累积 | 数据并行 | 张量和序列并行 | 流水线并行

本期节目探讨了 Hugging Face 发布的超大规模语言模型训练手册，该手册总结了在 512 个 GPU 上进行超过 4000 次实验的宝贵经验。 面对大模型训练中显存占用、计算效率和通信开销等挑战，手册介绍了一系列优化技术，例如激活值重计算、梯度累积和数据并行。 更进一步，针对数据并行在规模扩展时的通信瓶颈，手册深入讲解了 Zero 冗余优化器（包含 Zero1、Zero2 和 Zero3）以及张量并行技术，旨在减少内存冗余。 考虑到激活内存的限制，序列并行、上下文并行（结合 Ring Attention 和 Zigzag 机制）和流水线并行（包括 AFAB、EFAB 和交错阶段等调度方法）等技术被详细阐述，以应对不同规模模型的训练需求。 此外，手册还涵盖了 MOE 模型中的专家并行技术。 总而言之，这份手册为 AI 开发者提供了全面的大语言模型训练指南，涵盖了从模型适配到优化训练吞吐量的各种策略，为不同规模模型的选择提供了重要的参考依据，这对于推动 AI 领域的民主化发展具有重要意义。