Через полгода после ухода вернулся в Byte, эксперт по распределённым системам Линь Хайбин вновь присоединился к команде Byte Seed

robot
Генерация тезисов в процессе

ME AI Сообщение, согласно мониторингу Beating, бывший руководитель обучения крупной модели ByteDance Lin Haibin официально вернулся в команду Seed, продолжая координировать разработку инфраструктуры распределенного обучения. Lin Haibin ушел в декабре прошлого года, прежде чем присоединиться к OpenAI, где был главным ученым Илья Сутскевер (Ilya Sutskever), основавшим компанию SSI (Safe Superintelligence) для суперинтеллекта, и менее чем за полгода вернулся. Lin Haibin, специалист по ИИ, магистр Карнеги-Меллонского университета (CMU), учился у известного эксперта по базам данных Энди Павло (Andy Pavlo), ранее руководил открытым фреймворком обучения с усилением veRL и распределенной системой MegaScale, способной работать с тысячами GPU. Быстрая возвращение Lin Haibin отражает изменения в потоках ведущих талантов в области крупных моделей между Китаем и США.

До присоединения к команде AML (Applied Machine Learning) ByteDance в 2020 году, Lin Haibin участвовал в разработке фреймворка MXNet в Amazon AWS. Во время работы в ByteDance он руководил разработкой системы обучения на GPU для рекомендаций и библиотеки коллективной коммуникации ByteCCL, а также возглавлял команду по решению задач параллельной работы с более чем десятью тысячами GPU для создания системы MegaScale. В настоящее время ежедневный вызов крупной модели Doubao находится на высоком уровне, а требования к стабильности обучающих кластеров для мультимодальных и интеллектуальных систем очень высоки. Знание Lin Haibin всей технической системы ByteDance позволяет ему напрямую поддерживать итерации базовой системы распределенного обучения.

Кроме того, разработанный Lin Haibin открытый фреймворк для обучения с усилением veRL уже принят Alibaba и Shanghai AI Laboratory. Правила возврата сотрудников ByteDance позволяют сотрудникам, уволенным более чем на 3 месяца и не имеющим нарушений, повторно возвращаться в компанию, при этом их должность и зарплата остаются без изменений, если прошло менее года. Возвращение Lin Haibin в ByteDance соответствует недавним мерам по стимулированию ключевой команды крупных моделей.

ByteDance предоставила сотрудникам отдела Seed специальные опционы на акции «Doubao stock» по цене 13 долларов за акцию. В настоящее время борьба за таланты в области крупных моделей перешла в стадию «опционы + автономия + вычислительные ресурсы». Ранее в лаборатории Seed около 70 участников перешли к внешним крупным моделям, и ByteDance пытается изменить ситуацию с помощью специальных схем распределения акций.

(Источник: BlockBeats)

Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 6
  • 2
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
TidalShellReflection
· 16ч назад
Линь Хайбин — у него очень впечатляющий опыт: AWS + OpenAI + ByteDance, veRL также используется Alibaba и лабораториями, возвращение талантов говорит о том, что ByteDance действительно щедро их поддерживает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-1859b7cd
· 16ч назад
MegaScale до veRL и обратно к возврату, борьба за таланты между крупными компаниями более ожесточённая, чем итерации моделей
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-a68e8203
· 16ч назад
veRL被阿里采用说明技术确实过硬,字节这波血赚
Ответить0
YieldTuningFork
· 16ч назад
От OpenAI обратно в ByteDance, снова из ByteDance возвращаются — эта волна кадровых перемещений очень интересна
Посмотреть ОригиналОтветить0
SushiStopLoss
· 16ч назад
Координация инфраструктуры распределённого обучения, эта должность напрямую определяет потолок эффективности обучения больших моделей
Посмотреть ОригиналОтветить0
ArbiterOfFees
· 16ч назад
Опционы на Doubao по цене 13 долларов — это действительно деньги, чтобы удержать людей, распределённая платформа для обучения очень важна.
Посмотреть ОригиналОтветить0
  • Закреплено