近日，字節(jié)跳動應(yīng)用機器學(xué)習(xí)團(tuán)隊開源了一個大模型訓(xùn)練框架，名為大模型訓(xùn)練框架，主要用于自然語言處理領(lǐng)域的大模型訓(xùn)練，最多能提升大模型訓(xùn)練的性能< @6. 9次，大大減輕了訓(xùn)練系統(tǒng)的壓力。目前，字節(jié)跳動旗下的企業(yè)級技術(shù)服務(wù)平臺 已經(jīng)在其機器學(xué)習(xí)平臺上進(jìn)行了原生支持，該平臺處于公測階段。

自然語言處理是人工智能研究的一個重要領(lǐng)域最小的php框架，旨在幫助計算機理解、解釋和使用人類語言，可應(yīng)用于機器翻譯、個性化推薦、信息提取等領(lǐng)域。近年來最小的php框架，自然語言處理在應(yīng)用上取得重大突破，主要得益于深度學(xué)習(xí)及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，尤其是Bert、GPT、GPT-3等大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型的普及。

大規(guī)模的訓(xùn)練模型可以包含更多的數(shù)據(jù)，代表更多的信息，并執(zhí)行更好的算法。但是由于大模型參數(shù)量大，模型設(shè)計非常復(fù)雜，訓(xùn)練時間長網(wǎng)站優(yōu)化，給現(xiàn)有的訓(xùn)練系統(tǒng)帶來了很多挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在內(nèi)存壓力、計算壓力和溝通壓力。

針對現(xiàn)有訓(xùn)練系統(tǒng)在大模型訓(xùn)練場景中的上述挑戰(zhàn)，字節(jié)跳動應(yīng)用機器學(xué)習(xí)團(tuán)隊提出了大模型訓(xùn)練框架。

與主流開源訓(xùn)練框架的對比測試表明，. 訓(xùn)練系統(tǒng)最多增加6.9倍，可以大大減輕訓(xùn)練系統(tǒng)的壓力。

: 兩種主流開源框架在不同GPU類型和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的性能對比

近年來，字節(jié)跳動持續(xù)推進(jìn)開源技術(shù)。2021年，字節(jié)跳動技術(shù)團(tuán)隊將開源微服務(wù)中間件、訓(xùn)練加速引擎等30多個重要項目。

字節(jié)跳動相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人表示，推動科技創(chuàng)新成果的應(yīng)用和開源技術(shù)的落地，一直是騰云網(wǎng)絡(luò)所倡導(dǎo)的。技術(shù)團(tuán)隊將繼續(xù)通過技術(shù)創(chuàng)新為行業(yè)發(fā)展提供更多動力網(wǎng)站制作，助力科技更好地造福社會。.

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