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SlimPipe：针对长上下文大型语言模型训练的节省内存且高效的流水线并行技术
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出SlimPipe方法，以解决长上下文大型语言模型训练中的内存压力和效率瓶颈。通过均匀切片和1F1B调度，显著提高模型FLOPs利用率，尤其在处理超过2048K上下文时，保持超过45%的利用率，优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出SlimPipe方法，解决长上下文大型语言模型训练中的内存压力和效率瓶颈。
- SlimPipe通过均匀切片和1F1B调度技术，将多个微批次的激活减少到仅一个切片。
- 该方法有效解决了内存开销和流水线气泡问题。
- 大量测试表明，SlimPipe在大模型上显著提升了模型FLOPs利用率。
- 特别是在处理超过2048K的上下文时，SlimPipe仍能保持超过45%的利用率，优于现有方法。
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