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費用効率の高いGPT NeoXおよびPythiaモデルの訓練における節約と正確性:AWS Trainiumの活用
大規模言語モデル(またはLLMs)は、日々の会話のトピックとなっていますその迅速な採用は、1億人のユーザーに到達するまでに必要な時間の量で明らかですこれが「Facebookでの4.5年」からわずかな「2ヶ月でのChatGPT」の史上最低になったことが証拠です生成型事前学習トランスフォーマー(GPT)は因果自己回帰の更新を使用します[...]
大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介
基盤モデル(FMs)の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です
『Amazon Search M5がAWS Trainiumを使用してLLMトレーニングコストを30%節約しました』
数十年にわたり、Amazonは機械学習(ML)を先駆的かつ革新的に活用し、顧客に楽しい体験を提供してきました最初の日々から、Amazonは書籍の推薦、検索、不正検出など、さまざまなユースケースにMLを使用してきました同業他社と同様に、高速化されたハードウェアの進歩により、Amazonのチームはモデルの追求を可能にしました
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