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为了理解网络的影响，我们首先简要概述训练这些大型模型所遵循的一般过程。一般过程遵循将大型语言模型 (LLM) 子集和要训练的数据分布到系统集群上 - 每个系统处理整个数据集的各自部分。然后，系统将根据手头的模型和给定的数据执行计算密集型操作，从极大的稀疏矩阵中导出张量。当每个节点完成工作时，它需要与给定集群中的所有其他系统交换信息，并且单个系统等待所有其他节点接收所有系统输出。然后，这些节点将所有数据与自己的数据合并，然后继续进行下一次计算迭代。这些输出会不断评估，直到作业完成。
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