Gradient Checkpointing

実装と検証

LLM【スケール則:実装と検証B-5】

Chinchilla則が常に成立しない場合を理解。データセット品質、アーキテクチャ依存性、計算環境制約によるスケール則の偏差と対策を学びます。
実装詳細

LLM【事前学習:実装詳細B-7】

推論最適化と実装上の工夫:Mixed Precision, Gradient Checkpointing, 数値安定性175Bパラメータのモデルを訓練するには、単純な実装では2.5TB以上のメモリが必要です。本記事では、このような超大規模モ...