Megatron-LM [NLP-MEGATRON1] 是由 NVIDIA 的应用深度学习研究团队开发的大型、强大的转换器。与 BERT 不同的是，层归一化和残差连接在模型架构（类似于 GPT-2 架构）中的位置被交换了，这使得模型可以随着规模的扩大而不断改进。与 BERT 相比，该模型在一系列自然语言处理 (NLP) 任务中获得了更高的分数。有关使用混合精度对 GPT 和 BERT 进行高效、模型并行和多节点预训练的更多详细信息，请参阅 Megatron-LM GitHub 存储库。

预训练的 Megatron-LM (BERT) 可用于 NeMo/examples/nlp 的大多数 NLP 下游任务。指定 model.language_model.pretrained_model_name 参数：

model.language_model.pretrained_model_name=megatron-bert-345m-uncased
可用的预训练 Megatron-LM 模型：

Megatron-bert-345m-cased

BioMegatron
BioMegatron 具有与 Megatron-LM 相同的网络架构，但在不同的数据集 - PubMed 上进行了预训练，这是一个大型生物医学文本语料库，与原始 Megatron-LM 相比，它在生物医学下游任务中取得了更好的性能。

在生物医学下游任务上使用 BioMegatron 的示例可以在以下位置找到（可以使用 Google 的 Colab 执行）：NeMo/tutorials/nlp/Relation_Extraction-BioMegatron.ipynb 和 NeMo/tutorials/nlp/Token_Classification-BioMegatron.ipynb。

模型并行
Megatron-LM 是一个高度优化和高效的库，用于训练大型语言模型。借助 Megatron 模型并行性，可以使用数十亿权重训练语言模型，然后在 NeMo 中用于下游任务。

NeMo 自动处理来自 Megatron-LM 的预训练模型并行检查点，NeMo 中的模型并行模型具有与其他 NeMo 模型相同的所有功能。