分布式训练策略的比较分析：面向 GPT-2 模型

大型语言模型的快速发展带来了训练过程中的诸多挑战，主要源于其巨大的计算和内存需求。本研究检视了为应对这些挑战而开发的并行化技术，使大型语言模型的训练得以高效且可扩展。本文全面分析了数据并行与模型并行策略，包括 Fully Sharded Data Parallelism 与 Distributed Data-Parallel 框架，以评估促进高效模型训练的方法。此外，探讨了生成式预训练 Transformer-2 模型的架构复杂性与训练方法。进一步考察了这些策略的实际应用，这对于管理训练复杂模型的巨大计算与内存需求至关重要。这一分析不仅凸显了这些并行训练策略在提升训练效率方面的有效性，也强调了其在大型语言模型可扩展训练中的关键作用。基于近期研究成果，通过全面文献综述，本研究强调了并行化技术在应对训练前沿大型语言模型计算挑战中的关键作用，从而推动了更加精致且具备能力的人工智能系统的训练进程。