PyTorch FSDP を使用した Llama 2 70B の微調整

この記事では、PyTorch の Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 技術を使用して、Llama 2 70B 大規模言語モデルを微調整するプロセスについて説明している可能性があります。微調整とは、事前学習済みのモデルを特定のタスクまたはデータセットに適応させ、そのタスクでのパフォーマンスを向上させることです。FSDP は、複数のデバイスにモデルのパラメータをシャーディングすることにより、限られたハードウェアで大規模モデルをトレーニングできる分散トレーニング戦略です。この記事では、使用されたデータセット、トレーニングのハイパーパラメータ、および達成されたパフォーマンス指標など、微調整プロセスの技術的な詳細について説明する可能性があります。大規模言語モデルと分散トレーニングに取り組んでいる研究者や実務家にとって興味深いものとなるでしょう。

• •Llama 2 70B の微調整が主な焦点です。
• •PyTorch FSDP は、分散トレーニングに使用される方法です。
• •この記事では、そのプロセスに関する実用的な洞察が提供される可能性があります。