Higgsfield AIの開発者向け分散トレーニングシステムは、Llama 70Bのような大規模モデルのトレーニングにおいて大きな利点を発揮する。独自に開発した3D並列アーキテクチャは、データ、テンソル、パイプラインの3次元で計算グラフをスライスし、Google CloudのA100 80GB GPUクラスタと組み合わせることで、50K行のデータセットを扱う場合、従来8時間かかっていた学習タスクを40分に圧縮することができる。主な技術的ブレークスルーは以下の通り：
- 勾配累積ステップ動的調整アルゴリズムが72%の通信オーバーヘッドを削減
- 混合精度トレーニングにおける損失スケーリング係数の自動最適化メカニズム
- Zstandard圧縮によるチェックポイント保存で、ストレージ要件を65%削減
実際に、あるNLPチームはこのプラットフォームを使用して、7Bのパラメータモデルのコンテキストウィンドウを2048から8196に拡張し、パブリッククラウドサービスの1/3以下のコストで、わずか23GPU時間しか消費しませんでした。プラットフォームが提供するGitHub Actions統合プロセスにより、モデルのデプロイ時間が従来の数日から15分に短縮されました。
この答えは記事から得たものである。ヒッグスフィールドAI：AIを使って写実的なビデオとパーソナライズされたアバターを生成するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Higgsfield社のGPUクラスター、1兆パラメータモデルの40分の高速学習を可能に
