大型语言模型高效训练的炼金术：超越算力极限

本文深入探讨了大型语言模型（LLM）在海量算力下的高效训练方法。作者指出，即使在数万个加速器上，一些简单的原则也能显著提升模型性能。文章涵盖了模型性能评估、不同规模下并行方案的选择、大型Transformer模型的成本和时间估算、利用特定硬件优势的设计算法等方面。通过对TPU和GPU硬件架构的深入解读，以及Transformer架构的细致分析，读者将能够更好地理解模型缩放的瓶颈，并设计出更高效的模型和算法。