- Metaはどのように大規模な言語モデル（LLM）をトレーニングしているのか？
- Metaのエンジニアたちによる新しいブログ投稿では、ソーシャルネットワーキング巨人がどのようにしてLLaMa AIモデルをトレーニングしているかが明らかになっています。
- 従来のAIトレーニングは通常、比較的少数のGPUを必要とする膨大な数のモデルをトレーニングすることを含んでいましたが、GenAIはAdi Gangidi、KR Kishore、Jenya Leeによると、この流れを逆転させました。
- 具体的には、LLMのトレーニングは、「非常に大きな」数のジョブにシフトすることを意味しました。
- そして、規模の大きいGenAIをトレーニングする際には、ソフトウェア、ハードウェア、ネットワークインフラストラクチャがどのように統合されるかを再考する必要がありました。
私の考え：MetaのLLMトレーニングにおけるハードウェア信頼性や障害発生時の迅速な復旧、トレーニング状態の保持などの考慮事項は、AIトレーニングの新しいパラダイムにおいて非常に重要です。ハードウェアの障害に対するダウンタイムを最小限に抑えるために、検出と対策の計画が必要であり、予防措置を講じることも重要です。ネットワークインフラストラクチャの速度やデータ転送プロトコルなどもトレーニングプロセスの効率に影響します。Metaは今後、10万台以上のGPUや膨大なデータを扱う予定であり、新しいハードウェア技術やGPUの採用、インフラの更なる進化が必要とされています。これらの課題はイノベーションと適応を促し、AIの可能性の限界を押し広げることに取り組んでいることが明確です。
元記事: https://www.cdotrends.com/story/4064/how-meta-trains-its-llms-scale