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超大规模集群下大语言模型训练
的最佳实践
快手大模型训练负责人/刘育良
QCon2024全球软件开发北京大会
QCon2024全球软件开发北京大会
背景介绍
background
大模型发展历程
•Encoderonly
•Bert
•DiT
•Encoder-Decoder
•T5
QCon2024全球软件开发北京大会•GLM
•Decoder-only
•GPT系列
•Llama
大模型“大”在哪里
•参数量•数据量
–llama-270B–数Ttokens的训练量
–GPT3175B
QCon2024全球软件开发北京大会
–GPT-MoE1.8T
为什么大模型有效
scalinglaw
模
型
简单来说,就是模型能力与计算
性
能
量有强相关性,可以通过持续扩
(
越
大模型规模、数据规模来提升模
QCon2024全球软件开发北京大会
小
模
型能力
型
越
强
)
计算量(FLOPsratioGPT4)
训练引擎的定位
“工欲善其事,必先利其器”
Ø提供持续scaling的工具箱Ø为上下游提供技术判断
Ø更高的scalingefficiencyØ算法联合优化
QCon2024全球软件开发北京大会
Ø组网策略
Ø服务器选型
MFU-ModelFlopsUtilization
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