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自然语言处理
2017谷歌发布首个Transformer架构模型
2012AlexNet
模型能力突破
开启CV时代
2015Resnet
效率与成本双突破
CV全面普及
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低成本
绕过CUDA挖掘FP8硬件潜力,MOE和MLA技术实现不到10%的成本方案
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Llama3.1-405B训练
成本;
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具体实现;
TorgetToken
Crowntropyloss
MainModal
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OutputHead
TransformerBlock
tinearProjection
TransformerBlock×L
RMSNomRMSNorm
Embeddnglrer
mputTokenstt;
DualPipe:双流并行优化计算和通信,All-to-AlI通信开销接近0
MLP可▲RM2FAATTNB)4ATTNW平TTNFA
DSPATCHDtnTCH)ACONNEFA→PosaDTA
Tm
△FowardchunkBwardchunk
Figure4|Overlappingstrategyforapairofindividualforwardandbackwardchunks(the
boundariesofthetransformerblocksarenotaligned).Orangedenotesforward,greendenotes
backwardforinput,bluedenotesbackwardforweights,purpledenotesPPcommunication,;
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