万字长文，大模型分布式训练的学习过程总结

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作者丨elihe@知乎 注解：仅用于学术分享 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/688873027 编辑丨极市平台 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，除了知道大模型是什么，也得知道大模型是如何训练的，对大模型的实际应用有更加定量的认知，该文章也算是一篇分布式训练的学习过程总结，作为循序渐进学习分布式训练的总结。 类似之前写过的LLM文章，本文也建议读者先定性有个宏观认知，然后再细化到某个概念定量了解，遇到不太清楚的概念深度递归去学习 为什么需要分布式训练？ 主要有两点： 对小模型而言训练速度更快 对大模型而言，其所需内存太大，单机装不下 分布式训练 ………………………………