Стрим Валерия Бабушкина про LLM, приглашен инженер из Deep Mind - создатель Gemini и Игорь - See All

Оптимизация коммуникаций и уменьшение сетевых нагрузок являются важными для эффективности тренировки больших моделей.

Техники распределенного обучения, такие как шардинг и разбиение на части, способствуют снижению сетевой нагрузки.

Другим серьезным вызовом является надежность оборудования; для снижения отказов используются методы, такие как понижение напряжения (undervolting) и сокращение частоты.

Также отмечается растущее использование ускорителей глубокого обучения, например TPU, для тренировки моделей большого масштаба.

Синхронизация градиентов и передача данных являются критическими компонентами распределенного обучения, а использование кодов коррекции ошибок обеспечивает целостность данных.

Вопросы настройки гиперпараметров остаются сложными, и для решения этой проблемы предлагается тренировка меньших моделей для предсказания производительности более крупных.

#DeepLearning #AIInfrastructure #DistributedTraining