研究人员开发了四种新颖的技术来解决训练具有长上下文的专家混合（MoE）模型时的内存限制。这些方法，包括 PipelinedLLEP、Ring-DTP、Selective Checkpoint Offload (SCO) 和 OffloadStreamAdamW，针对专家调度、词汇投影、梯度检查点和优化器状态等特定内存瓶颈。通过改变计算和数据移动的顺序而非计算本身，这些技术可以保持精确的梯度和损失。当结合使用时，它们能够以一百万个 token 的上下文长度训练多达 6670 亿参数的 MoE 模型，与标准基线相比，显著扩展了能力并提高了吞吐量。 AI
影响 这些技术可以实现训练具有更长上下文窗口的更大、更强大的 MoE 模型。
排序理由 该条目是一篇研究论文，详细介绍了训练大型 AI 模型的新颖技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- AdamW
- FSDP2
- mixture of experts
- OffloadStreamAdamW
- PipelinedLLEP
- Ring-DTP
- Selective checkpoint offload
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