NVIDIA利用NeMo框架创新提升长上下文LLM训练
realtime news Jun 03, 2025 03:28
NVIDIA的NeMo框架引入了有效的长上下文LLM训练技术，解决了内存挑战并优化了处理数百万个标记的模型的性能。
NVIDIA推出了大型语言模型（LLM）训练的重大进展，该模型能够处理数百万个标记，利用其NeMo框架提升效率和性能。据NVIDIA称，这一发展解决了对能够处理广泛上下文长度的模型的日益增长的需求，这对于视频生成、法律文件分析和AI驱动的语言翻译等应用至关重要。
延长上下文长度的需求
随着LLMs继续发展，管理和处理长数据序列的能力变得至关重要。具有延长上下文长度的模型可以在数千个视频帧中保持一致性或管理复杂的推理任务。NVIDIA的DeepSeek-R1和Llama Nemotron就是受益于这种能力的典型例子，其上下文长度分别达到超过128K和1000万个标记。
长上下文训练的挑战
用长上下文训练LLMs面临重大挑战，尤其是在内存管理方面。基于transformer的LLM的计算复杂性随着序列长度成倍增加，使传统的训练方法成本昂贵。NVIDIA通过NeMo框架中的几项创新技术解决了这些问题。
NeMo框架中的创新技术
NeMo框架引入了内存高效策略，如激活重计算、上下文并行和激活卸载。激活重计算通过在训练过程中选择性地存储和重计算激活来减少内存使用，从而在不超过GPU内存限制的情况下处理更长的序列。
上下文并行（CP）通过将序列处理分配到多个GPU上，进一步提高了训练效率。此方法最小化内存占用和计算开销，使模型能够在更长的序列上训练而不降低性能。
激活卸载通过将中间激活和非活动权重传输到CPU内存，补充了这些技术，有效地扩展了大模型的GPU内存容量。
性能和可扩展性
NVIDIA的方法在训练性能上表现出显著改进，特别是在16K到100万个标记的序列长度范围内。NeMo框架的CP和其他技术的实现确保了计算资源的有效利用，即使在扩展的序列长度下也保持高teraflop性能。
结论
NVIDIA的NeMo框架为长上下文长度的LLM训练提供了全面的解决方案，优化了内存使用和计算效率。通过利用这些创新，开发人员可以训练能够满足现代AI应用需求的先进模型。框架经过测试的配方和文档为扩展上下文窗口和增强模型性能提供了坚实的基础。
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