A Alquimia do Treinamento Eficiente de LLMs: Além dos Limites de Computação

Este artigo mergulha no treinamento eficiente de modelos de linguagem grandes (LLMs) em escala massiva. O autor argumenta que, mesmo com dezenas de milhares de aceleradores, princípios relativamente simples podem melhorar significativamente o desempenho do modelo. Os tópicos abordados incluem avaliação de desempenho do modelo, escolha de esquemas de paralelismo em diferentes escalas, estimativa do custo e tempo de treinamento de modelos grandes de Transformer e design de algoritmos que aproveitam vantagens de hardware específicas. Por meio de explicações detalhadas das arquiteturas de TPU e GPU e uma análise detalhada da arquitetura Transformer, os leitores obterão uma compreensão melhor dos gargalos de dimensionamento e projetarão modelos e algoritmos mais eficientes.