روش Streaming DiLoCo با همگام‌سازی متوالی زیرمجموعه‌هایی از پارامترها، امکان ادامه‌ی آموزش در حین همگام‌سازی و استفاده از کوانتایز کردن داده‌ها، بهبودهایی را معرفی می‌کند. این تکنیک‌ها به‌طور جمعی باعث کاهش پهنای باند ارتباطی مورد نیاز به میزان دو مرتبه بزرگی می‌شوند، در حالی که کیفیت آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با میلیاردها پارامتر حفظ می‌شود.

▪️ Streaming DiLoCo with overlapping communication: Towards a Distributed Free Lunch

#مقاله #ایده_جذاب

🔸 مطالب بیشتر 👇👇

✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person