Як Meta тренує великі мовні моделі в масштабі

як ми продовжувати має зосередитися НАША ШІ дослідження І розвитку на вирішити більше і більше складні проблеми, А з THE більшість значний І важко зміни Ми маємо експериментували схід THE чистий драбина з розрахунок вимагається має форму великий мова моделі (LLM).

Традиційно НАША ШІ модель навчання має мається на увазі А навчання масивний номер з моделі що вимагається А відносно менше номер з GPU. Це був THE справа для НАША рекомендація моделі (Наприклад., НАША харчування І рейтинг моделі) що був би ковтати величезний суми з інформації має ЗРОБИТИ точні рекомендації що потужність більшість з НАША продуктів.

< / p>

с THE прихід з генеративний ШІ (GenAI), Ми маємо бачив А змінити назустріч менше робочі місця, але неймовірно великий ті. доказ GénAI має драбина має передбачувано переосмислити як НАША програмне забезпечення, матеріал, І мережі Інфраструктура прийти разом.

THE виклики з великий масштаб модель навчання

< / p>

як ми збільшити THE номер з GPU в А робота, THE ймовірність з А переривання через має А матеріал невдача Також збільшити. Крім того, все з ці GPU завжди потреба має спілкуватися на THE навіть велика швидкість тканина має виконувати оптимально. Це підкреслює THE важливість з чотири фактори:

матеріал надійність: Забезпечити що НАША матеріал схід надійний схід важливо. ми потреба має мінімізувати THE шанси з А матеріал невдача переривати А навчання робота. Це мається на увазі суворий есе І якість КОНТРОЛЬ заходи, І автоматизація має швидко виявити І засіб правового захисту проблеми. швидко відновлення на невдача: Незважаючи на те НАША найкращий зусилля, матеріал шахи може І ЗРОБИТИ відбуваються. Коли Вони ЗРОБИТИ, ми потреба має бути здатний має для відновлення швидко. Це мається на увазі зменшити перепрограмування повітря І швидко навчання скинути. Ефективний збереження з THE навчання штат: в THE подія з А невдача, ми потреба має бути здатний має брати вгору Або ми ВЛІВО вимкнено. Це засоби ми потреба має регулярно КПП НАША навчання Держава І ефективно зберігати І для відновлення навчання даних. Оптимальний підключення між GPU: Великий масштаб модель навчання мається на увазі передача величезний суми з даних між GPU в А синхронізовано мода. А повільний даних обмін між А підмножина з GPU може з'єднання І повільний вниз THE цілий робота. роздільна здатність Це проблема вимагає А міцний І велика швидкість мережі Інфраструктура як ДОБРЕ як ефективний даних передача протоколи І алгоритми.  Впроваджуйте інновації через В...