模型并行训练(2TP+2PP) 模型权重合并 模型评估 模型推理服务 结语 随着ChatGPT 迅速爆火,引领基于Transformer架构的大模型从幕后走到台前。但 ChatGPT 的成功并不是一蹴而就,而是,经过了从早期的 GPT1 到 GPT2,之后到 GPT3 和 InstructGPT、然后到GPT3.5和ChatGPT,直到如今的多模态大模型 GPT4。 image.png ...
Megatron-LM提供了评估脚本,用于计算模型在特定数据集上的性能指标。具体命令如下: bash scripts/evaluate_gpt2.sh 通过评估结果,我们可以了解模型在生成文本、回答问题等方面的能力,并据此调整模型参数或训练策略。 五、模型推理 模型推理是将训练好的模型应用于实际任务的过程。使用Megatron-LM提供的推理脚本进行文本生...
在 GPT 等超大规模语言模型中,采用MoE 技术能够显著减少训练和推理时的计算负担,因为不是所有参数都需要在每次操作时都更新,这极大提高了训练效率,并且在推理阶段仅使用部分活跃的网络参数,极大地削减了计算资源需求。 图片来源于 GTC 2024 大会 China AI Day 线上专场的演讲 《基于 NVIDIAMegatron-Core 的 MoE LL...
我们在精心选择的条件下评估基础模型(GPT-4、Claude-3、Gemini-1.5-Pro)和人类(N =567)的能力。我们的结果表明,基础模型倾向于与人类直觉一致,达到或超过参与者之间的一致性。在某些情况下,模型是“超人”—一它们比普通人更能预测模态人类判断。所有模型都受益于思路链推理。这表明基础模型已经获得了类似人类对情...
Megatron-LM作为一款强大的Transformer模型训练框架,支持GPT2等模型的并行训练,能够高效地处理大规模数据集。本文将详细介绍如何使用Megatron-LM从0到1完成GPT2模型的预训练、评估及推理。 一、环境配置 由于GPT2模型参数众多,对计算资源要求较高,因此,配置一个适合训练GPT2模型的环境至关重要。建议配置如下: GPU:建议...
Megatron-Core 是一个成熟且轻量化的大规模 LLM 训练框架,集成了训练大规模 LLM 的核心技术,比如多元化的模型并行支持、算子优化、通信优化、显存优化,以及低精度训练(如 FP8)等先进技术。Megatron-Core 沿袭了 Megatron-LM 的优秀能力,并在代码质量、稳定性、功能完备度及测试覆盖范围等维度全面提升。尤为关键的是...
Megatron-Core 是一个成熟且轻量化的大规模LLM 训练框架,集成了训练大规模 LLM 的核心技术,比如多元化的模型并行支持、算子优化、通信优化、显存优化,以及低精度训练(如FP8)等先进技术。Megatron-Core 沿袭了 Megatron-LM 的优秀能力,并在代码质量、稳定性、功能完备度及测试覆盖范围等维度全面提升。尤为关键的是,该...
Megatron-Core 是一个成熟且轻量化的大规模 LLM 训练框架,集成了训练大规模 LLM 的核心技术,比如多元化的模型并行支持、算子优化、通信优化、显存优化,以及低精度训练(如 FP8)等先进技术。Megatron-Core 沿袭了 Megatron-LM 的优秀能力,并在代码质量、稳定性、功能完备度及测试覆盖范围等维度全面提升。尤为关键的是...