LLM의 효율적인 학습의 연금술: 컴퓨팅 한계를 넘어서

이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 대규모로 효율적으로 학습시키는 방법에 대해 심층적으로 다룹니다. 저자는 수만 개의 가속기가 사용되는 경우에도 비교적 간단한 원칙으로 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다고 주장합니다. 다루는 주제는 모델 성능 평가, 다양한 규모에서의 병렬 처리 방식 선택, 대규모 Transformer 모델의 비용 및 시간 추정, 특정 하드웨어의 장점을 활용한 알고리즘 설계 등입니다. TPU 및 GPU 아키텍처에 대한 자세한 설명과 Transformer 아키텍처에 대한 면밀한 분석을 통해 독자는 스케일링 병목 현상을 더 잘 이해하고 더 효율적인 모델과 알고리즘을 설계할 수 있습니다.