通过并行化增强大型语言模型训练

自 2017 年谷歌研究人员在论文 “Attention Is All You Need!” 中提出著名的 Transformer 架构以来，LLMs 凭借其在语言翻译、问答和其他序列到序列问题上的卓越表现，吸引了全球众多研究者和企业的目光。然而，这些模型通常规模巨大，拥有数以百亿计的可训练参数，训练所需的数据量也极为庞大。在单处理器上进行训练，往往需要耗费数周甚至数月的时间，这在实际应用中是极不现实的。因此，探索有效的并行化技术来加速 LLMs 的训练成为了当前研究的关键课题。

一、并行化基础概念

（一）并行编程原理

在计算机编程领域，当面临大型任务时，可以将其分解为多个较小的任务，这些任务能够同时运行，从而加快整体进程，这就是并行编程的基本思想。在深度学习（DL）中，同样可以借鉴这一理念，通过将工作分配到多个机器或加速器（如 GPU 和 TPU）上，实现模型训练的加速。

（二）深度学习中的并行化方法

1. 数据并行（Data Parallelism）
   • 数据并行的核心是将训练数据分割成较小的部分，并分发给多个机器或处理器。每个机器使用其分配到的数据部分训练深度学习模型的相同副本。在训练过程中，各个机器定期将所学参数进行合并，以更新最终模型。例如，假设有一个包含大量文本的数据集用于训练语言模型，使用数据并行时，可以将数据集分成多个子集，分别在不同的处理器上进行模型训练。
2. 模型并行（Model Parallelism）
   • 模型并行则是将模型本身划分为较小的部分，每个部分分配给不同的机器或处理器进行训练。最后，将各个部分的输出组合起来形成完整的最终模型。例如，对于一个具有多层神经网络的大型语言模型，可以将不同的层分配到不同的 GPU 上进行计算。

（三）并行化训练中的挑战 - 结果合并

无论是采用数据并行还是模型并行技术，在训练模型时都需要将不同机器或处理器的学习结果（或参数）进行合并，以创建最终的训练模型。这个合并过程通常