Scaling Performance of Large Language Model Pretraining
Created by
Haebom
저자
Alexander Interrante-Grant, Carla Varela-Rosa, Suhaas Narayan, Chris Connelly, Albert Reuther
개요
대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만, 이러한 모델을 학습시키는 것은 매우 많은 계산 비용을 필요로 합니다. 이 논문은 대규모 언어 모델 사전 훈련 파이프라인을 어느 정도 해명하는 것을 목표로 하며, 특히 분산 훈련, 수백 개의 노드에 걸쳐 대규모 데이터 세트 관리, 그리고 사용 가능한 GPU 컴퓨팅 성능을 최대한 활용하는 데이터 병렬 처리 확장에 중점을 둡니다.
시사점, 한계점
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대규모 언어 모델 사전 훈련 파이프라인의 복잡성을 해소하고자 함.
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분산 훈련, 대규모 데이터 세트 관리, 데이터 병렬 처리 확장에 대한 실질적인 정보 제공.
