«`html
Машинное обучение для обучения больших языковых моделей
Машинное обучение, в частности обучение больших языковых моделей (LLM), революционизировало множество приложений. Однако снижение нагрузки на обмен данными и повышение масштабируемости на нескольких устройствах остаются значительными вызовами в этой области.
Решение от Prime Intellect, Inc.: OpenDiLoCo
Компания Prime Intellect, Inc. представила OpenDiLoCo, открытую платформу, разработанную для распределенного обучения больших языковых моделей с низкой коммуникацией. Этот метод позволяет эффективно обучать модели на географически разнесенных устройствах и обеспечивает масштабируемое решение, используя локальную оптимизацию SGD для снижения частоты коммуникаций.
Применение OpenDiLoCo
OpenDiLoCo продемонстрировал впечатляющую масштабируемость, достигая 90-95% использования вычислительных ресурсов при обучении моделей на двух континентах и в трех странах. Этот фреймворк позволяет практическое применение больших языковых моделей в реальных сценариях, обеспечивая значительное сокращение времени на коммуникацию.
Заключение
OpenDiLoCo представляет собой надежный фреймворк для распределенного обучения больших языковых моделей с низкой коммуникацией, обеспечивая эффективное использование вычислительных ресурсов и практическое применение моделей в реальных сценариях.
Подробнее о исследовании можно узнать здесь. Все права на это исследование принадлежат исследователям проекта.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам интересна наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в SubReddit.
Этот пост был опубликован на MarkTechPost.
«`
