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यह शोधपत्र बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) प्रशिक्षण की प्रारंभिक ओवरहेड समस्या का समाधान करता है। जहाँ पिछले अध्ययन मुख्यतः प्रशिक्षण दक्षता और स्थिरता पर केंद्रित थे, वहीं यह शोधपत्र प्रशिक्षण प्रारंभिक विलंब समस्या पर केंद्रित है, जो बड़े पैमाने के औद्योगिक वातावरण में तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। वास्तविक दुनिया के परिचालन आँकड़ों के आधार पर, हम एलएलएम प्रशिक्षण प्रारंभिक ओवरहेड का गहन विश्लेषण करते हैं, इसके घटकों का विश्लेषण करते हैं, उनके प्रत्यक्ष प्रभाव की मात्रा निर्धारित करते हैं, और कार्य आकार के अनुसार इसकी मापनीयता की जाँच करते हैं। इन जानकारियों के आधार पर, हम बूटसीयर का प्रस्ताव करते हैं, जो एक सिस्टम-स्तरीय अनुकूलन ढाँचा है जो तीन प्रमुख बाधाओं का समाधान करता है: कंटेनर इमेज लोडिंग, रनटाइम निर्भरता स्थापना, और मॉडल चेकपॉइंट पुनः आरंभ। हम प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करते हैं कि बूटसीयर तीन तकनीकों: हॉट ब्लॉक रिकॉर्ड-एंड-प्रीफ़ेच, निर्भरता स्नैपशॉटिंग, और स्ट्राइप्ड एचडीएफएस-फ्यूज़ का उपयोग करके प्रारंभिक ओवरहेड को 50% तक कम करता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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वास्तविक परिचालन डेटा के माध्यम से एलएलएम अध्ययन शुरू करने में ओवरहेड की गंभीरता को मात्रात्मक रूप से प्रस्तुत करें।
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एलएलएम अध्ययन शुरू करने में ओवरहेड के मुख्य कारणों का विश्लेषण करें और प्रभावी समाधान सुझाएं।
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बूटसीयर के साथ एलएलएम सीखने के स्टार्ट-अप ओवरहेड में 50% की कमी हासिल की गई।
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औद्योगिक स्थलों पर लागू एक व्यावहारिक प्रणाली अनुकूलन ढांचा प्रस्तुत करना।
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Limitations:
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बूटसीयर के प्रदर्शन सुधार एक विशिष्ट वातावरण (लेखकों के क्लस्टर) तक सीमित हो सकते हैं। अन्य वातावरणों में इसकी सामान्यता निर्धारित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
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विश्लेषण किए गए एलएलएम के प्रकार और आकार सीमित हो सकते हैं। एलएलएम की व्यापक श्रेणी पर विस्तृत शोध की आवश्यकता है।
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बूटसीयर की दीर्घकालिक स्थिरता और रखरखाव का आगे मूल्यांकन आवश्यक है।
