Megatron LM

自由的 开源
引领大型变压器模型的发展

Megatron提供三个迭代(1、2 和 3),是由 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发的强大且高性能的变压器模型。这 。 Megatron 旨在促进大规模训练这些模型,使其成为众多应用的宝贵资产。

主要亮点:

高效的模型并行性: Megatron 结合了用于张量、序列和管道处理的模型并行技术。这种效率确保了模型训练的顺利和可扩展,特别是在涉及 GPT、BERT 和 T5 等大型 Transformer 模型的场景中。

混合精度: Megatron 采用混合精度来增强大规模语言模型的训练。该策略优化了硬件资源的利用,以获得更高效的性能。

使用威震天的项目:

Megatron 已应用于广泛的项目中,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:

使用威震天研究 BERT 和 GPT

BioMegatron:生物医学领域语言模型的进步

用于开放域问答的神经检索器的端到端训练

大规模多参与者生成对话建模

本地知识驱动的对话代理

MEGATRON-CNTRL:利用外部知识生成可控故事

RACE 阅读理解数据集排行榜的进展

从综合数据训练问答模型

通过少量指令提示检测社会偏见

探索领域自适应训练以消除语言模型的毒害

利用 DeepSpeed 和 Megatron 训练 Megatron-Turing NLG 530B

尼莫威震天:

Megatron 在 NeMo Megatron 中得到应用,这是一个综合框架,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。这个框架对于从事大型NLP项目的企业特别有利。

可扩展性:

Megatron 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。这些模型展示了跨各种 GPU 设置和模型大小的可扩展性。该范围涵盖参数范围从 10 亿到惊人的 1 万亿的 GPT 模型。可扩展性研究利用 NVIDIA 的 Selene 超级计算机,最广泛的模型涉及多达 3072 个 A100 GPU。基准测试结果展示了令人印象深刻的线性扩展,强调了威震天的性能能力。

热门文案 AI工具