🎯 情报来源：机器之心
香港中文大学（深圳）与上海交通大学的研究团队提出了一种名为StreamBP的新算法，用于解决大语言模型（LLM）在长序列训练中的内存瓶颈问题。通过线性分解链式法则并序列化计算，该算法将激活值内存需求降低至传统梯度检查点方法的20%左右，同时保持接近甚至更快的训练速度。
核心要点：
- StreamBP 将激活值内存降低至梯度检查点的 20%，最大序列长度可达梯度检查点的 2.8-5.5 倍。
- 算法适用于 SFT、GRPO、PPO 和 DPO 等多种 LLM 目标函数，并已开源。
- 实验表明，在单张 A800-80GB GPU 上，StreamBP 的最大反向传播序列长度为标准 BP 的 23-36 倍，梯度检查点的 2.5-5.5 倍。
📌 情报分析
技术价值：极高
StreamBP 通过创新的链式法则线性分解和分步计算，显著降低了长序列训练的内存需求，解决了当前梯度检查点方法的核心瓶颈问题，同时保持了计算效率。
商业价值：高
该算法能够支持更长序列的高效训练，从而提升大语言模型的能力上限，尤其在需要处理超长上下文的任务中具有重要应用价值，可能成为未来LLM训练的标准工具。
趋势预测：
随着大语言模型对长序列推理能力的需求增加，StreamBP 有望被主流深度学习框架快速集成，进一步推动超长序列训练的普及，并促进硬件资源优化。