Yandex开源YaFSDP工具，显著提升LLM训练效率

为应对大模型训练的需求，Yandex 近期推出了一项名为 YaFSDP 的创新技术。该技术是一种用于扩展大型语言模型 (LLM) 训练规模的全新方法。相较于传统的 FSDP 方案，YaFSDP 可以将 LLM 训练速度提升高达 26%，并且降低了对 AI 模型训练所需的 GPU 资源的需求。

YaFSDP (Yandex Full Sharded Data Parallel) 是 Yandex 在 FSDP 基础上进行优化的成果。其目标在于提高 GPU 的利用效率和扩展模型训练的规模，从而加速 LLM 模型的开发过程。通过优化模型、数据和计算资源的分配，YaFSDP 显著提升了训练效率，使得在 300 到 700 个 GPU 规模下进行模型训练成为可能。

Yandex 的机器学习团队负责人 Mikhail Khruschev 表示："YaFSDP 有助于加速 LLaMA 等大型语言模型的训练过程。借助这项技术，我们能够在更短的时间内，利用更少的资源，训练出更大规模、更高质量的模型。"

具体来说，如果需要训练一个包含 700 亿参数的模型，采用 YaFSDP 技术，仅需 150 块 GPU 即可完成，相较于传统方法所需的 50% 到 150% 算力资源，大大降低了硬件成本。这项创新技术为大规模 LLM 模型的开发和应用提供了更经济高效的解决方案。

展望未来，Yandex 计划继续扩展其在人工智能领域的技术投入。YaFSDP 技术的成功应用，也为未来 AI 模型的创新奠定了坚实基础。未来，Yandex 将继续探索更多提升训练效率的方法，例如 CatBoost 模型优化、AQLM 量化技术以及 Petals 模型并行计算等。

综上所述，训练 LLM 模型的成本高昂，对计算资源的需求巨大。而 YaFSDP 技术的出现，有望降低 AI 模型训练的门槛。YaFSDP 的应用不仅加速了 AI 模型开发流程，也为自然语言处理、计算机视觉等领域的创新应用提供了更强大的动力。