🚨 NVIDIA właśnie opublikowało plan szkolenia modeli AI o bilionie parametrów. I cicho wyjaśnia, jak następna generacja modeli będzie skalować się znacznie dalej niż dzisiejsze LLM. Artykuł wprowadza system do szkolenia modeli Mixture-of-Experts (MoE) przy użyciu Megatron Core, tej samej rodziny infrastruktury używanej do szkolenia niektórych z największych modeli na świecie. Kluczowa idea stojąca za MoE jest prosta, ale potężna: Zamiast aktywować cały model dla każdego tokena, system kieruje każdy token tylko do kilku wyspecjalizowanych „ekspertów”. To oznacza, że możesz masowo zwiększyć całkowitą liczbę parametrów bez zwiększania obliczeń dla każdego tokena. Teoretycznie daje to: • Pojemność bilionu parametrów • Obliczenia na poziomie gęstego modelu na token • Ogromne zyski efektywności Ale w praktyce, psuje wszystko. Szkolenie modeli MoE tworzy koszmar w trzech warstwach systemowych: Pamięć. Komunikacja. Obliczenia. Optymalizując jedną, ograniczasz inne. Rozwiązanie NVIDIA to w zasadzie pełna współpraca projektowa całego procesu szkolenia. Wprowadzili wiele optymalizacji na poziomie systemu: ...