Megatron LM – 云典AI

威震天，提供三次迭代(1、2和3)，是由NVIDIA的应用深度学习研究团队开发的稳健和高性能的变压器模型。这该倡议旨在推进大型变压器语言模型领域的研究。威震天旨在促进这些模型的大规模培训，使其成为众多应用程序的宝贵资产。

主要亮点：

• 高效的模型并行性：威震天结合了用于张量、序列和流水线处理的模型并行技术。这种效率确保了模型培训的流畅性和可扩展性，尤其是在涉及大型变压器模型(如GPT、BERT和T5)的情况下。
• 混合精度： Megatron采用混合精度来增强大规模语言模型的训练。此策略优化了硬件资源的利用率，以实现更高效的性能。

使用威震天的项目：

Megatron已被广泛应用于各种项目，展示了其多功能性和对各个领域的贡献。一些值得注意的项目包括：

• 威震天对BERT和GPT的研究
• BioMegatron：生物医学领域语言模型的进展
• 面向开放领域问答的神经网络端到端训练
• 大规模多角色创成式对话建模
• 以本地知识为动力的对话代理
• MEGATRON-CNTRL：利用外部知识的可控故事生成
• RACE阅读理解数据集排行榜的进展
• 利用合成数据训练问答模型
• 用微不足道的教学提示检测社会偏见
• 解毒语言模型的领域自适应训练探索
• 利用深度速度和威震天培训威震天-图灵NLG 530B

尼莫威震天：

威震天在Nemo威震天中得到了应用，这是一个全面的框架，旨在解决构建和训练具有数十亿甚至数万亿参数的高级自然语言处理模型的复杂性。这一框架对从事大型NLP项目的企业尤其有利。

可扩展性：

威震天的代码库装备精良，可以有效地训练拥有数千亿参数的大规模语言模型。这些型号显示出跨各种GPU设置和型号大小的可扩展性。该范围包括参数从10亿到惊人的1万亿的GPT模型。可扩展性研究使用了NVIDIA的Selene超级计算机，最广泛的型号涉及多达3072个A100 GPU。基准结果显示了令人印象深刻的线性扩展，强调了威震天的性能能力。