Streaming DiLoCo论文 – 分布式大模型训练优化方法

Streaming DiLoCo 是一种用于分布式训练大语言模型（LLMs）的方法，旨在减少通信带宽和延迟。通过部分参数同步、通信与计算重叠以及梯度量化到4位精度，该方法在保持模型质量的同时显著降低了通信需求，特别适用于带宽有限的环境。

Streaming DiLoCo的特点:

1. 顺序同步参数子集，减少峰值带宽
2. 在同步期间允许工作者继续训练，减少整体训练时间
3. 将交换的数据量化为4位精度，进一步减少带宽

Streaming DiLoCo的功能:

1. 在分布式环境中高效训练大语言模型
2. 在带宽有限的环境中优化分布式训练设置
3. 用于研究者和实践者在资源受限的情况下进行大规模模型训练

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