الحوسبة المتوازية

تقسم المعالجة المتوازية المهمة إلى أجزاء فرعية وتوزعها على المعالجات المتاحة وبالتالي تنفيذ المهمة في أقصر وقت، جميع المعالجات لديها نظام تشغيل مشترك، جميع المعالجات مرتبطة بإحكام، تشترك جميع المعالجات في التخزين الثانوي المشترك.

عندما يتعلق الأمر بتدريب نموذج GPT ، تلعب المعلمات الفائقة دورًا مهمًا في تحديد أداء النموذج. المعلمات التشعبية هي إعدادات تكوين تتحكم في جوانب مختلفة من عملية التدريب ، مثل معدل التعلم وحجم الدفعة وعدد الطبقات.

المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هي نموذج قوي للتعلم الآلي حقق نجاحًا ملحوظًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ومع ذلك ، يمكن أن يكون تدريب نماذج GPT مكثفًا من الناحية الحسابية ويستغرق وقتًا طويلاً.