分布式训练是一种跨多个设备或机器训练神经网络的方法，以加快学习过程并处理大型数据集。不是在一台机器上训练，而是在多个处理器之间分配工作，每个处理器处理模型或数据的一部分。
像数据并行性 (其中不同的机器处理不同批次的数据) 或模型并行性 (其中模型在设备之间拆分) 这样的技术允许更有效地训练大规模模型。TensorFlow和PyTorch等框架支持分布式训练。
分布式训练对于涉及大型数据集或复杂模型的深度学习任务至关重要，例如用于图像处理或自然语言理解的任务，其中训练时间和资源消耗很大。
预训练模型是什么？
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为什么预训练对大型语言模型（LLMs）很重要？
一些创新正在提高LLM效率，专注于减少计算和内存需求，同时保持性能。诸如专家混合 (MoE) 之类的稀疏技术使模型能够针对每个输入仅激活其参数的子集，从而大大减少了资源使用。同样，修剪删除了不太重要的参数，简化了模型操作。
量化降低了数值
自监督学习在自然语言处理（NLP）中是如何应用的？
自监督学习在自然语言处理（NLP）中是一种训练方法，模型能够理解和生成文本，而无需手动标记的数据集。自监督学习无需依赖人工注释的数据，而是利用来自书籍、文章和网站等来源的大量未标记文本。核心思想是从数据本身生成监督信号，例如预测句子中的缺失
数据治理如何应对数据法规的变化？
数据治理是一个框架，帮助组织有效管理其数据，并确保遵守数据法规。当数据法规发生变化时，数据治理框架旨在迅速有效地适应。这种适应通常涉及审查和更新与数据管理相关的政策、程序和技术。例如，当《通用数据保护条例》（GDPR）在欧盟实施时，许多组织