训练大型语言模型的过程较慢，使用多个GPU通过数据并行技术加速训练。数据并行将模型复制到每个GPU，各自处理不同的数据子集，最后聚合结果。分布式数据并行（DDP）采用多进程模型，避免多线程性能瓶颈，适合单机或多机训练，尽管DDP更复杂，但性能更优。

小型语言模型（SLM）因其高效性和适应性，成为AI研究的热门方向。苹果的研究指出，采用FlashAttention和分布式数据并行（DDP）可以显著提高SLM的训练效率，且SLM在性能上与大型模型相当，更适合资源有限的组织。