ترجمه فارسی مقاله مقیاس بندی آموزش FP8 به LLMS تریلیون-توکن

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Scaling FP8 training to trillion-token LLMs
عنوان مقاله به فارسی مقیاس بندی آموزش FP8 به LLMS تریلیون-توکن
نویسندگان Maxim Fishman, Brian Chmiel, Ron Banner, Daniel Soudry
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 14
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 19 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 19 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

We train, for the first time, large language models using FP8 precision on datasets up to 2 trillion tokens -- a 20-fold increase over previous limits. Through these extended training runs, we uncover critical instabilities in FP8 training that were not observable in earlier works with shorter durations. We trace these instabilities to outlier amplification by the SwiGLU activation function. Interestingly, we show, both analytically and empirically, that this amplification happens only over prolonged training periods, and link it to a SwiGLU weight alignment process. To address this newly identified issue, we introduce Smooth-SwiGLU, a novel modification that ensures stable FP8 training without altering function behavior. We also demonstrate, for the first time, FP8 quantization of both Adam optimizer moments. Combining these innovations, we successfully train a 7B parameter model using FP8 precision on 256 Intel Gaudi2 accelerators, achieving on-par results with the BF16 baseline while delivering up to a $\sim 34 \%$ throughput improvement.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ما برای اولین بار مدلهای بزرگ زبان را با استفاده از دقت FP8 در مجموعه داده های حداکثر 2 تریلیون توکن آموزش می دهیم-افزایش 20 برابر در محدوده قبلی.از طریق این دوره های آموزشی گسترده ، ما از بی ثباتی های مهم در آموزش FP8 کشف می کنیم که در کارهای قبلی با مدت زمان کوتاه تر قابل مشاهده نبودند.ما این بی ثباتی ها را برای تقویت دورتر توسط عملکرد فعال سازی Swiglu ردیابی می کنیم.جالب اینجاست که ، ما از نظر تحلیلی و تجربی نشان می دهیم که این تقویت فقط در دوره های تمرینی طولانی مدت اتفاق می افتد و آن را به یک فرآیند تراز وزن Swiglu پیوند می دهیم.برای پرداختن به این مسئله تازه شناسایی شده ، ما Smooth-Swiglu را معرفی می کنیم ، یک اصلاح جدید که آموزش FP8 پایدار را بدون تغییر رفتار عملکرد تضمین می کند.ما همچنین ، برای اولین بار ، کمیت FP8 از هر دو لحظه بهینه ساز آدم را نشان می دهیم.با ترکیب این نوآوری ها ، ما با موفقیت یک مدل پارامتر 7B را با استفاده از FP8 Precision در 256 شتاب دهنده Intel Gaudi2 آموزش دادیم و به نتایج اولیه با پایه BF16 دست یافتیم و در عین حال حداکثر بهبود توان \ 34 \ ٪ $ را بهبود بخشید.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.