离职创业一年，才发现大模型训练有这么多坑！

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离职创业一年，才发现大模型训练有这么多坑！

 

重点标签 大模型、训练挑战、硬件彩票、GPU vs TPU、多集群设置

文章摘要

本文总结了在大模型时代，企业在开发和训练大型语言模型（LLM）时遇到的挑战。Yi Tay，一位曾在谷歌工作并参与多个知名大型语言模型项目的科学家，分享了他在创办新公司Reka时遇到的困难。他强调了计算资源的稀缺性和不可靠的计算提供商带来的挑战，以及在硬件选择上的“硬件彩票”现象。Yi Tay提到，即使是相同的硬件，如GPU（H100），硬件质量的差异也非常大，这给训练模型带来了额外的困难。此外，他还讨论了GPU与TPU在训练模型时的不同表现，以及在多集群设置中遇到的问题。Yi Tay还提到了在外部环境中使用代码库的挑战，以及在初创公司中如何通过“Yolo”方法快速开发和部署算法功能。

在硬件选择方面，Yi Tay指出，尽管GPU在谷歌的大型语言模型训练中表现出色，但在Reka公司，他们主要使用GPU，并且遇到了比TPU更高的故障率。他认为这可能与管理加速器的硬件团队的能力有关。他还提到了在多集群设置中的痛苦，以及在外部环境中使用代码库的挑战，特别是在谷歌之外的环境中。

Yi Tay的经验教训对于希望在大模型领域取得进展的创业者和技术团队来说非常有价值。他的故事强调了在硬件选择、集群管理、代码库使用和模型训练策略方面需要考虑的多个方面。通过分享这些经验，Yi Tay希望帮助其他人避免在训练大型模型时遇到的坑。

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原文作者: 江大白