隨著對生成式人工智能技術(shù)需求的激增，大型語言模型的訓(xùn)練和容錯性要求也在不斷增加。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，密歇根大學(xué)的研究人員開發(fā)了一款名為Oobleck的開源大型模型訓(xùn)練框架。Oobleck的開發(fā)標(biāo)志著利用固有冗余提高容錯性的新里程碑，為大型模型的高效訓(xùn)練和故障恢復(fù)提供了一種創(chuàng)新性的解決方案。...

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