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En el contexto actual de desarrollo de grandes modelos de lenguaje, el uso de técnicas de paralelización híbrida distribuida ha cobrado especial relevancia. Estas estrategias permiten distribuir la carga de trabajo entre múltiples dispositivos para optimizar tanto el entrenamiento como la inferencia de estos modelos. En este sentido, resulta fundamental realizar un estudio comparativo de las diferentes operaciones colectivas y estrategias paralelas distribuidas disponibles, con el objetivo de comprender sus beneficios y limitaciones.
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En este sentido, la utilización de técnicas de paralelización híbrida distribuida cobra especial relevancia en el contexto de la inteligencia artificial para empresas. La combinación de estrategias de comunicación y cálculo sobre diferentes etapas del despliegue de los modelos de lenguaje resulta crucial para garantizar la eficiencia y el rendimiento de dichos sistemas.
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