- LLMのトレーニングにかかる時間を見積もる方法についての記事
- 目標は、データの処理とモデルパラメータの更新の計算要件をFLOPsで数量化すること
- 前進パスのトークンごとの加算乗算演算、および後退パスの浮動小数点演算を見積もる方法について記載
- GPUの性能に基づいてモデルの訓練にかかる時間を計算する方法について解説
- 実際のFLOPSは理論上の最大FLOPSよりも低くなることがあるため、通信効率を考慮する必要がある
この記事は、LLMのトレーニングにかかる時間を推定する方法について詳細に解説しています。FLOPsを使用して計算要件を数量化し、GPUの性能に基づいてトレーニング時間を見積もる方法が示されています。通信効率を考慮して実際のFLOPSを計算し、モデルの訓練時間を見積もる際に重要な要素であることが強調されています。
元記事: https://towardsdatascience.com/how-long-does-it-take-to-train-the-llm-from-scratch-a1adb194c624