AI系统与训练推理工程

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581 道原题
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    【LLM训练经验】llm训练资源多少,并行方式如何,你训练了多久,调整了哪些参数,训练过程中有遇到什么问题吗? 「腾讯」

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  1. 「字节跳动」

    1. 多机多卡训练里LoRA微调、全参数微调分别怎么操作,

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    【LoRA微调与全参数微调】多机多卡训练里LoRA微调、全参数微调分别怎么操作,LoRA原理、常用超参(R、alpha)、加在哪些层? 「字节跳动」

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  2. 【Megatron-LM模型并行】Megatron-LM的模型并行实现原理:请解释Column Parallel与Row Parallel矩阵划分策略(横切与竖切),以及如何进行算子侧切分? 「字节Seed、腾讯、腾讯混元、阿里通义」

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  3. 【micro-batch/gradient accumulation/global batch区别】请区分micro-batch、gradient accumulation、global batch,它们各自影响什么?请详细解释三者的概念和影响。 「字节跳动」

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  4. 【MoE通信方式】moe并行过程中,怎么进行通信,有几种通信方式? 「腾讯」

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  5. 【NeMoCurator去重】为什么用NeMoCurator去重会需要多机多卡?请解释NeMoCurator去重对多机多卡的需求原因。 「腾讯」

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  6. 【PD分离】了解PD分离吗?请解释PD分离的概念及其在分布式训练中的作用。 「百度」

    原题

    PD 按 Prefill/Decode 推理阶段关联;原文混有“分布式训练”表述。

  7. 【PP微批次分配】PP=2时MB应该怎么分配? 「阿里通义」

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  8. 【PP气泡比较】PP=4和PP=2哪个气泡多? 「阿里通义」

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  9. 【RL资源与参数关系】rollout数量 batchsize数量和计算资源(卡的数量)有什么关系? 「蚂蚁集团」

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