训练效率的提高进一步推动了 Transformer 模型规模的不断扩大，更大规模的模型能够学习到更丰富的特征和复杂模式。近年来，像 GPT - 3、Megatron - LM 等超大规模 Transformer 模型相继出现，在自然语言处理领域取得了突破性成果，不断刷新人们对语言模型能力的认知。

2.1.2 分布式训练框架 在大规模深度学习模型的训练中，分布式训练框架至关重要。英伟达的Megatron-LM是一种高效的分布式训练框架，利用张量并行技术能够在多个GPU上高效训练超大型语言模型。Shoeybi等人的研究展示了Megatron-LM的显存优化策略，通过将模型参数和 ...

其中，Hybrid Deployment Framework部分，有一些工程上的东西的。RL阶段主要有以下几个阶段： 训练阶段：Megatron（Shoeybi et al. 2020）和 vLLM（Kwon et al. 2023）分别在独立的容器中运行，这些容器被一个名为检查点引擎（checkpoint-engine）的外壳进程封装（详见第 2.6.3 节）。

Megatron-LM 论文作者为此提供了一个有用的例子 ... 由斯坦福大学和纽约州立大学布法罗分校的科研团队共同开发，旨在解决传统 Transformer 模型在处理长序列数据时面临的时间和内存复杂度高的问题。该算法的核心思想是减少 GPU 高带宽内存（HBM）和 GPU 片上 ...

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没有原生并行能力的PyTorch， 吸引到Megatron前来。 这个有靠山的兄弟来了，看似局面稳了。 也就是说，当你需要让模型跑在多张GPU上并行训练时 ...

在这种硬件支撑下，分布式训练框架如Megatron-LM和Colossal-AI相继兴起 ... 1.3 算法实现层 算力与数据的结合离不开算法的创新。当前，Transformer架构已成为驱动AI技术的重要基石，从BERT到GPT-4，模型参数逐年增加，推动了自然语言处理技术的飞速发展。

Sakana AI发布了Transformer²新方法，通过奇异值微调和权重自适应策略，提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA；即便是从未见过 ...

而2019年，英伟达首次推出的开源AI系统Megatron就是训练大规模模型 ... 黄仁勋认为，随着Transformer模型、大语言模型以及基础模型方面的突破，英伟 ...

更重要的是，这两款全新模型扩展了新型Lightning Attention架构，突破了传统Transformer架构，同时也是线性注意力机制的首次大规模实现。 什么概念？