探索大型语言模型中的并行策略
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。发表于：。Introduction Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing by enabling machines to understand and generate human-like text. However, their vast size and...
大型语言模型在自然语言处理中取得突破，但其规模和计算需求带来挑战。本文探讨了数据并行、模型并行和流水线并行等策略，通过实验分析其对训练效率的影响。结果表明，优化并行策略能显著降低内存使用，提高计算效率，为大规模模型部署提供了重要见解。
