论文分析｜高效长文本生成的技术与应用

Preface 媒介

目前大模子公司很多在追求长文a本， 对算力需求极大，如何可以大概现实地处置惩罚该问题很重要。特别是随着Transformer模子尺寸和复杂性的增长，它们在训练期间的内存需求呈指数级增长。
语言模子训练的瓶颈在于显存占用非常大，这须要创新的解决方案来优化内存使用，同时保持性能。
本次将介绍一篇最新前沿论文，提出了一种名为MINI-SEQUENCE TRANSFORMER（MST）的技术，用于高效正确地训练极长序列的大型语言模子（LLMs），通过减少中间内存使用，实现了显著的内存节省，而不影响模子性能或训练收敛速率。MST方法通用、易于集成，并且支持分布式训练。
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