Megatron was a telegram file management bot that helped a lot of users, specially movie channel managers to upload their files to telegram by just providing a link to it. The project initially started as roanuedhuru_bot which lately retired and came back as Megatron which was a side project...
As a recent graduate at Hamilton College, I am looking for opportunities to pursue a career in Software Engineering. - megatron-github
Colossal-AI 会在满足内存预算的限制下,以最快运行时间为目标,为每个 op 进行策略搜索,最终得到真实训练时的策略,包括每个 tensor 的切分策略,不同计算节点间需要插入的通信算子类型,是否要进行算子替换等。 现有系统中的张量并行,数据并行,NVIDIA 在 Megatron-LM 等并行系统中使用的 column 切分和 row 切分并行等...
对于超大AI模型,如GPT-3,相比英伟达方案,Colossal-AI仅需一半的计算资源,即可启动训练;若使用相同计算资源,则能提速11%,可降低GPT-3训练成本超百万美元。 Colossal-AI注重开源社区建设,提供中文教程,开放用户社群及论坛,对于用户反馈进行高效交流与迭代更新,不断添加MoE等前沿应用。 项目团队 潞晨技术团队的核心成员均...
Megatron-BERT(来自 NVIDIA) 伴随论文Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism由 Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper and Bryan Catanzaro 发布。 Megatron-GPT2(来自 NVIDIA) 伴随论文Megatron-LM: Training Multi-Billion ...
Megatron-BERT(来自 NVIDIA) 伴随论文Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism由 Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper and Bryan Catanzaro 发布。 Megatron-GPT2(来自 NVIDIA) 伴随论文Megatron-LM: Training Multi-Billion ...
因果语言建模:了解因果语言建模和屏蔽语言建模之间的区别,以及本例中使用的损失函数。为了进行高效的预训练,请了解有关Megatron-LM或gpt-neox的更多信息。 缩放法则:缩放法则根据模型大小、数据集大小和用于训练的计算量描述预期的模型性能。 高性能计算:超出了本文的范围,但如果您打算从头开始创建自己的LLM(硬件、分布式...
最佳大模型预训练方案提速38% 针对上述空白与需求，Colossal-AI首个开源了650亿参数LLaMA低成本预训练方案。相比业界其他主流选择，该方案可提升预训练速度38%，仅需32张A100/A800即可使用，并且不限制商业使用。而像原生PyTorch、FSDP等，则因显存溢出无法运行该任务。Hugging Face accelerate、DeepSpeed、Megatron-LM也未...
为了高效的预训练,了解更多关于Megatron-L、rgpt-neox的信息。 Scaling laws:描述了基于模型大小、数据集大小和用于训练的计算量预期的模型性能。 高性能计算:这不在讨论范围内,但如果计划从头开始创建自己的LLM(硬件、分布式工作负载等),更多关于HPC的知识是基础。 参考资料: LLMDataHub - by Junhao Zhao:预训练...
此外，我们的代码可以给初学者做一个入门预训练的简洁参考。如果你要训练50亿以下参数的语言模型, 你其实不需要Megatron-LM。训练细节 我们的代码库支持以下特性：multi-gpu and multi-node distributed training with FSDP.flash attention 2.fused layernorm.fused swiglu.fused cross entropy loss .fused rotary ...