FaceWall AI ra mắt ForgeTrain: Khung huấn luyện AI tự động, vượt mặt Megatron-LM chỉ sau 8 giờ

Nội dung dịch chi tiết

Vào ngày 27/6/2026, Facechain cùng cộng đồng OpenBMB và AGI BAR đã tổ chức sự kiện 'AI4AI Fermentation Night'. Tại đây, Li Yuxuan, Trưởng bộ phận AI Infra của Facechain, đã trình bày về ForgeTrain – khung huấn luyện mô hình lớn do AI tự xây dựng. Đây là minh chứng cho logic tự lặp lại và phát triển của AI trong kỷ nguyên mới.

Li Yuxuan nhấn mạnh rằng việc nâng cao năng lực mô hình không còn chỉ dựa vào việc chồng chất dữ liệu và sức mạnh tính toán. Khi các mô hình bắt đầu có khả năng tự lặp lại, 'AI tạo ra AI' trở thành con đường hiệu quả nhất để phá vỡ các giới hạn hiện tại. Điều này được ví như cuộc cách mạng công nghiệp: từ 'máy móc hỗ trợ sức lao động' tiến tới 'máy móc tạo ra máy móc'.

Để đo lường năng lực này, Facechain đề xuất thang đo 5 cấp độ, từ L1 (gợi ý) đến L5 (cùng tiến hóa). Hiện tại, ngành công nghiệp đang ở mức L2, trong khi ForgeTrain của Facechain đang nỗ lực vượt qua L3 để tiến tới L4 (cải tiến đệ quy). ForgeTrain cho phép AI tự 'rèn' một khung huấn luyện chuyên biệt cho từng mô hình và phần cứng cụ thể thay vì sử dụng khung chung.

Kết quả thực tế cho thấy, ForgeTrain chỉ mất 8 giờ để bắt kịp hiệu suất của Megatron-LM và vượt qua sau 1,5 đến 2 ngày với MFU tăng từ 8% đến 10%. Khả năng này có thể áp dụng trên nhiều mô hình và nền tảng phần cứng khác nhau như H100 hay NPU của Huawei.

Quy trình tối ưu hóa của ForgeTrain gồm 4 giai đoạn: Anchor (xây dựng cơ sở), Bit-for-Bit (tạo mã cơ bản), Surpass (tối ưu hóa tự chủ) và Per-Op (tùy chỉnh sâu từng toán tử). Triết lý 'Forge Engineering' này không chỉ là đột phá kỹ thuật mà còn là một tư duy kỹ thuật mới, cho phép cá nhân và nhóm nhỏ tạo ra các mô hình tùy chỉnh mạnh mẽ, phá vỡ sự phụ thuộc vào các hệ sinh thái phần mềm truyền thống.