Для распараллеливания работы модели GPT можно использовать DistributedDataParallel, который позволяет распределить обучение модели на несколько устройств (GPU или TPU) и эффективно управлять процессом обучения.
Одной из сложностей при обучении модели GPT большого размера может быть нехватка видеопамяти на GPU. Это может привести к ошибкам или снижению производительности обучения. Для решения этой проблемы можно попробовать использовать gradient checkpointing, который позволяет рассчитывать градиенты только для части модели, что снижает потребление памяти.
Еще одной проблемой при обучении модели GPT с динамической длиной данных без использования DataLoader может быть неэффективная загрузка данных и увеличение времени обработки одной итерации. Для решения этой проблемы можно попробовать предварительно обработать данные и предварительно упаковать их в батчи фиксированной длины, чтобы ускорить процесс обучения и уменьшить нагрузку на видеопамять.
В целом, для успешного обучения модели GPT размером 1.3, 7 и 34B рекомендуется использовать DistributedDataParallel, gradient checkpointing и DataLoader для эффективного управления процессом обучения и оптимизации использования ресурсов.