Ez a kutatás a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) elosztott tanításának hatékonyságát kívánja növelni, miközben minimalizálja a helyi hardver korlátok és a hálózati kommunikációból eredő problémák hatását, elkerülve a költséges újratanítási ciklusokat. A megoldás két kulcsfontosságú komponens kombinációján alapul: egyrészt a földrajzilag elosztott erőforrások párhuzamos kihasználása – adat-, modell- és pipeline-paralelizmus révén –, másrészt egy adaptív hibatűrő és skálázási protokoll alkalmazása, amely képes valós időben kezelni a hálózati késleltetést és a géphibákat.

Probléma: A nagy nyelvi modellek tanítása során gyakran fellépnek olyan kihívások, mint a lokális számítási kapacitás hiánya, a hálózati kommunikáció instabilitása és a rendszer komponensei közötti szinkronizáció nehézsége, amelyek mind akadályozzák a modell gyors és megbízható konvergenciáját.

Módszertan: A kutatás során először részletesen áttekintjük az elosztott tanítás jelenlegi technikáit és stratégiáit, majd kísérleti keretrendszereket dolgozunk ki, amelyek integrálják a párhuzamos erőforrás-kihasználást és az adaptív hibatűrő mechanizmusokat. A rendszer képes lesz folyamatosan szinkronizálni a modell állapotát, dinamikusan elosztani a számítási feladatokat a különböző adatközpontok között, és automatikusan kezelni a hálózati anomáliákat. Végül, a kísérletek eredményei alapján olyan innovatív megoldásokat javasolunk, amelyek elősegítik a nagy nyelvi modellek hatékony és megbízható elosztott tanítását.