本文探讨了大规模语言模型（LLMs）训练中的多种技术，包括懒惰异步多级方法、无状态参数服务器、内存高效的PETL策略和极端检查点压缩框架。这些方法旨在提高训练效率、降低I/O开销和存储需求，同时增强故障容忍性和模型性能。研究表明，这些技术在不同架构和场景下均能显著提升训练效果。