Megatron-LM ist ein Framework für die Machine-Learning-Open-Source-Programmbibliothek PyTorch, das entwickelt wurde, um große neuronale Sprachmodelle auf der Transformer-Architektur zu trainieren. Es basiert auf der Modell-, Daten- und Pipelineparallelisierung und ermöglicht es, Sprachmodelle mit mehreren hundert Milliarden Parametern effizient und mit hoher Geschwindigkeit zu trainieren.
Megatron-LM besteht aus zwei Komponenten: Megatron-LM und Megatron-Core. Megatron-LM dient als Forschungsorientiertes Framework, das Megatron-Core für das Training großer Sprachmodelle nutzt. Megatron-Core ist eine Bibliothek von GPU-optimierten Trainings-Techniken, die formalen Produktsupport einschließlich versionierter APIs und regelmäßiger Veröffentlichungen bietet.
Megatron-LM ermöglicht das Training großer Transformer-basierter Sprachmodelle auf der Basis von PyTorch. Es bietet effiziente Tensor-, Pipeline- und Sequenz-basierte Modell-Parallelisierung für das Pre-Training von Transformer-basierten Sprachmodellen wie GPT (Decoder Only), BERT (Encoder Only) und T5 (Encoder-Decoder).
Megatron-Core ist eine Bibliothek von GPU-optimierten Trainings-Techniken, die die Sammlung von GPU-optimierten Techniken von Megatron-LM erweitert. Es bietet composable und modulare APIs, die es Entwicklern und Modell-Forschern ermöglichen, benutzerdefinierte Transformer-Modelle auf NVIDIA-Accelerated-Computing-Infrastruktur zu trainieren.
Megatron-LM und Megatron-Core können in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, wie z.B.:
Megatron-LM ist in Hugging Face Accelerate integriert, einem Framework für die Beschleunigung von Machine-Learning-Modellen. Es ermöglicht die Verwendung von Megatron-LM für das Training großer Sprachmodelle auf der Basis von PyTorch.
Weitere Informationen zu Megatron-LM und Megatron-Core finden Sie auf der offiziellen GitHub-Seite von NVIDIA.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.