L'alchimie de l'entraînement efficace des LLM : au-delà des limites de calcul

Cet article explore en profondeur l’entraînement efficace des grands modèles de langage (LLM) à grande échelle. L’auteur soutient que, même avec des dizaines de milliers d’accélérateurs, des principes relativement simples peuvent améliorer considérablement les performances du modèle. Les sujets abordés incluent l’évaluation des performances du modèle, le choix de schémas de parallélisme à différentes échelles, l’estimation du coût et du temps d’entraînement des grands modèles Transformer et la conception d’algorithmes tirant parti des avantages spécifiques du matériel. Grâce à des explications détaillées des architectures TPU et GPU, et à une analyse approfondie de l’architecture Transformer, les lecteurs acquerront une meilleure compréhension des goulots d’étranglement de mise à l’échelle et concevront des modèles et des algorithmes plus efficaces.