主要观点总结
文章介绍了最新前沿论文提出的一种名为MINI-SEQUENCE TRANSFORMER（MST）的技术，用于高效准确地训练大型语言模型（LLMs）。MST通过减少中间内存使用，实现了显著的内存节省，同时不影响模型性能或训练收敛速度。文章还介绍了训练语言模型时必须在显存中存储的内容以及MST的技术创新。MST方法通用、易于集成，并支持分布式训练。文章最后讨论了模型规模增大和词表扩展对长序列处理的影响，以及分块计算的思想在优化内存使用方面的应用。同时，文章提供了嘉宾信息和活动邀请。
关键观点总结
关键观点1: MINI-SEQUENCE TRANSFORMER（MST）技术
MST是一种用于高效准确训练大型语言模型的技术，通过减少中间内存使用，实现内存节省，同时不影响模型性能或训练收敛速度。
关键观点2: 语言模型训练时必须存储在显存中的内容
包括权重、激活值、中间值、梯度和计算过程中的各种中间状态。
关键观点3: MST的技术创新
MST通过分块处理和计算优化内存使用，其通用性强，易于集成到现有LLM训练框架中，并支持分布式训练。
关键观点4: 模型规模增大和词表扩展的影响
随着模型规模的增大和词表的扩展，传统的串行计算方法可能无法满足效率需求。长序列处理需要硬件和算法的并行优化。
关键观点5: 嘉宾信息和活动邀请
主要研究方向是Efficient AI，特别关注基于硬件设计及优化算法的研究。同时邀请读者参加AI学习社群的活动。
文章预览
Preface 前言 目前大模型公司很多在追求长文本， 对算力需求极大，如何能够现实地处理该问题很重要。 特别是随着Transformer模型尺寸和复杂性的增长，它们在训练期间的内存需求呈 指数级增加 。 语言模型训练的瓶颈在于显存占用非常大，这需要创新的解决方案来优化内存使用，同时保持性能。 本次将介绍一篇 最新前沿论文 ，提出了一种名为 MINI-SEQUENCE TRANSFORMER（MST） 的技术，用于高效准确地训练极长序列的大型语言模型（LLMs），通过减少中间内存使用，实现了显著的内存节省，而不影响模型性能或训练收敛速度。MST方法通用、易于集成，并且支持分布式训练。 论文链接 🔗 https://arxiv.org/abs/2407.15892 贡献者： Cheng Luo , Jiawei Zhao , Zhuoming Chen , Beidi Chen , Anima Anandkumar Background 前沿背景 训练时必须需要在 显存里存储以下内容： 权重 ：模
………………………………
