Microsoft ZeroとDeepSpeed: メモリ効率の高い大規模ニューラルネットワークのトレーニング

この記事は、MicrosoftのZeroとDeepSpeedに言及し、大規模ニューラルネットワークのトレーニングにおけるメモリ効率の向上を強調しています。モデルの分割や勾配圧縮などの技術が、ハードウェアの制限を克服するために用いられている可能性があります。

• •Microsoftは、大規模言語モデルのトレーニングの最適化に注力しています。
• •ZeroとDeepSpeedは、メモリ効率を達成するための主要コンポーネントです。
• •このアプローチは、大規模モデルのトレーニングに関連するハードウェアの制限を克服することを目的としています。