语言模型
大规模语言模型训练优化
研究如何提高大规模语言模型训练效率，包括分布式训练策略、混合精度训练等技术的创新应用。
LLMTrainingOptimization
研究进度: 85%
研究目标
提高大规模语言模型训练效率，降低计算资源消耗，优化模型性能。
研究方法
- •分布式训练策略研究与优化
- •混合精度训练技术改进
- •模型架构搜索与优化
- •训练数据优化与筛选
研究进展
分布式训练框架开发
已完成实现了支持多节点训练的分布式框架，显著提升训练效率。
混合精度训练优化
进行中正在开发新的混合精度训练算法，目前已取得初步成果。
模型压缩研究
规划中计划研究模型压缩技术，进一步降低资源消耗。
研究成果
实验结果
数据集
- CommonCrawl
- C4
- Wikipedia
评估指标
- 训练吞吐量
- 显存使用
- 计算效率
- 模型性能
主要结果
- •训练速度提升3倍
- •显存使用减少40%
- •保持模型性能的同时降低计算资源消耗
未来规划
- •开发更高效的分布式训练算法
- •研究动态批次大小调整策略
- •探索新的模型压缩技术
- •优化训练数据处理流程
合作机构
清华大学
理论研究支持
某科技公司
计算资源支持