ByteDance ร่วมมือกับมหาวิทยาลัยปักกิ่งและตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับระบบการฝึกอบรมและการผลิตแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ MegaScale บน arXiv ระบบ MegaScale ใช้ประโยชน์จาก GPU มากกว่า 10,000 ตัวเพื่อสร้างคลัสเตอร์เดียว และบรรลุการใช้งาน Model FLOP สูงถึง 55.2% ซึ่งถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญในด้านการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ระบบยังรวมเครื่องมือวินิจฉัยขั้นสูง ซึ่งสามารถติดตามส่วนประกอบและเหตุการณ์ของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ ค้นหาและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว จึงมั่นใจได้ถึงความเสถียรและประสิทธิภาพของระบบ
บทความนี้มุ่งเน้นไปที่:
Bytedance และทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยปักกิ่งตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับ arXiv โดยแนะนำระบบการผลิต MegaScale สำหรับการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ MegaScale สร้างคลัสเตอร์เดี่ยวที่มี GPU มากกว่า 10,000 ตัว และบรรลุการใช้งาน Model FLOP ที่ 55.2% ระบบยังมีชุดเครื่องมือวินิจฉัยเพื่อตรวจสอบส่วนประกอบและเหตุการณ์ของระบบ ระบุสาเหตุที่แท้จริง และเปิดใช้งานความทนทานต่อข้อผิดพลาดและการบรรเทาปัญหาความล่าช้า
ความสำเร็จของระบบ MegaScale แสดงให้เห็นว่า ByteDance และมหาวิทยาลัยปักกิ่งมีความก้าวหน้าอย่างมากในการสร้างระบบการฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ ซึ่งให้การสนับสนุนทางเทคนิคที่สำคัญสำหรับการพัฒนาและการประยุกต์ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในอนาคต การใช้งาน FLOP สูงและเครื่องมือวินิจฉัยที่ทรงพลังให้การรับประกันที่แข็งแกร่งสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของโมเดล ในอนาคต เราหวังว่าจะได้เห็นการใช้งานและการพัฒนาระบบ MegaScale ในสาขาอื่นๆ มากขึ้น