LightSeq：面向长上下文 Transformer 的分布式训练的序列级并行
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。LightSeq 是一种新的方法，用于长上下文大语言模型 (LLMs) 的训练，在流行的 LLMs 上比 Megatron-LM 通信量少且重叠计算，通过新的梯度检查点方案实现高效的注意力计算。
该文介绍了支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs，通过持续预训练构建模型系列，并在语言模型、合成上下文探索任务以及广泛的研究基准上进行了评估。该模型在常规任务上取得了一致的改进，并在长上下文任务上相对于Llama 2取得了显著的提升。通过一种耗时效率高且不需要人工注释长指导数据的指令调整过程，70B变体已经超过了gpt-3.5-turbo-16k在一套长上下文任务中的整体性能。此外，该文还对Llama的位置编码和预训练过程中各种设计选择的影响进行了深入分析。
