【源头活水】从啥也不会到DeepSpeed--大模型分布式训练的学习过程总结

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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注！ 本文总结了作者学习大模型分布式训练的过程，探讨了分布式训练的必要性、加速原理和大模型内存开销问题，旨在帮助读者系统化地理解大模型训练的定量知识。 导航 Stack for AI专栏： https://www.zhihu.com/column/c_1750833337542037504 算法学习文档：elihe：从啥也不会到GPT-3和InstructGPT————一篇LLM的学习过程总结( https://zhuanlan.zhihu.com/p/684034047 ) 为什么我要写这个？ 系统化的学习大模型，除了知道大 ………………………………