كيمياء تدريب نماذج اللغات الكبيرة بكفاءة: تجاوز حدود الحوسبة

تتناول هذه المقالة بالتفصيل التدريب الفعال لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على نطاق واسع. يجادل الكاتب بأنه حتى مع عشرات الآلاف من المعجلات، فإن المبادئ البسيطة نسبياً يمكن أن تحسن أداء النموذج بشكل كبير. وتشمل المواضيع التي تمت تغطيتها تقييم أداء النموذج، واختيار مخططات التوازي على نطاقات مختلفة، وتقدير تكلفة ووقت تدريب نماذج Transformer الكبيرة، وتصميم خوارزميات تستفيد من مزايا الأجهزة المحددة. من خلال شرح مفصل لمعماريات TPU و GPU، وتحليل دقيق لمعمارية Transformer، سيحصل القراء على فهم أفضل لقيود الحجم، وسيتمكنون من تصميم نماذج وخوارزميات أكثر كفاءة.