La Alquimia del Entrenamiento Eficiente de LLMs: Más Allá de los Límites de Computación
Este artículo profundiza en el entrenamiento eficiente de modelos de lenguaje grandes (LLMs) a escala masiva. El autor argumenta que, incluso con decenas de miles de aceleradores, principios relativamente simples pueden mejorar significativamente el rendimiento del modelo. Los temas tratados incluyen la evaluación del rendimiento del modelo, la elección de esquemas de paralelismo a diferentes escalas, la estimación del costo y el tiempo de entrenamiento de modelos grandes de Transformer y el diseño de algoritmos que aprovechan las ventajas específicas del hardware. A través de explicaciones detalladas de las arquitecturas de TPU y GPU, y un análisis detallado de la arquitectura Transformer, los lectores obtendrán una mejor comprensión de los cuellos de botella de escalado y diseñarán modelos y algoritmos más eficientes.