标签：AI大模型技术

最近，字节跳动豆包大模型团队与香港大学携手推出了ByteCheckpoint，这是一个针对大规模语言模型（LLM）的高效Checkpointing系统。该系统旨在优化大模型训练过程中的故障恢复机制，从而显著提高训练效率。根据Meta公司最新发布的研究报告显示，在一个由16384块H100 80GB GPU构成的训练集群上进行Llama3 405B模型训练时，短短54天内发生了419次训练中断，平均大约每3小时就会出现一次故障。因此，频繁的Checkpoint成为了应对高故障率的有效手段。 尽管Checkpoint对于减少训练进度损失至关重要，但传统Checkpoint技术却存在着...