No mundo digital, o crescimento da inteligência artificial depende de checkpoints, que permitem que o treinamento de grandes modelos de linguagem (LLM) seja restaurado a um estado seguro anterior em caso de interrupções de energia ou falhas de hardware. No entanto, os sistemas tradicionais de checkpoints são ineficientes no tratamento de modelos de grande escala. Para resolver esse problema, as equipes de pesquisa da ByteDance e da Universidade de Hong Kong propuseram o ByteCheckpoint, um sistema de checkpoints inovador. O ByteCheckpoint otimiza a eficiência do treinamento ao dividir os dados e metadados...