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DeepSpeed: 大模型训练框架 | 京东云技术团队

背景: 目前,大模型的发展已经非常火热,关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大,动辄上百亿,如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。 一、分布式训练 1.1 目前主流的大模型分布式训练主要包括两种: 数据并行训练 模型并行训练 二、DeepSpeed DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具,旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。对于更大模型的训练来说,DeepSpeed提供了更多策略,例如:Zero、Offload等。 2.1 基础组件 分布式训练需要掌握分布式环境中的基础配置,包括节点变化、全局进程编号、局部进程编号、全局总进程数、主节点等。这些组件都跟分布式训练紧密相关,同时组件之间也有非常大的联系,例如通信联系等。 2.2 通信策略 既然是分布式训练,那机器之间必须要保持通信,这样才可以传输模型参数,梯度参数等信息。 DeepSpeed提供了mpi、gioo、nccl等通信策略 通信策略 通信作用 mpi 它是一种跨界点的通信库,经常用于CPU集群的分布式训练 ...

智能问答技术在百度搜索中的应用

作者 | Xiaodong 导读 本文主要介绍了智能问答技术在百度搜索中的应用。包括机器问答的发展历程、生成式问答、百度搜索智能问答应用。欢迎大家加入百度搜索团队,共同探索智能问答技术的发展方向,文末有简历投递方式。 全文6474字,预计阅读时间17分钟。 01 什么是机器问答 机器问答,就是让计算机软件系统自动回答人类提出的描述性问题。例如问:“王小丫的主持的节目叫什么”,我们可以在百度搜索框里输入任意用自然语言描述的问题,并在搜索的首位结果中可以直接得相关答案,如下图所示: 区别于传统搜索引擎根据多个关键词反馈检索的网页链接,机器问答根据自然语言描述的问题直接获取答案,可以极大地提高大家获取信息的效率。机器问答在生活中无处不在,经统计,有约40%的搜索需求、约30%的对话需求都跟机器问答相关。 那么,百度搜索的机器问答应用现状如何?目前首条结果可以直接满足大部分的问答需求,并且,在百度搜索中,不限定用户问题领域,是一个开放式的问答系统,可以询问任何信息。 1.1 机器问答的发展历程 机器问答的发展历程如下,与机器学习发展相吻合。 从模型方法的发展上看: 2013年以前,大家主要做一...

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