ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，能够处理各种文本任务，如问答、分类、生成等。ChatGPT训练的模型参数非常多，因此需要高效的指令来提高模型的训练和推理速度。以下是ChatGPT高效指令的详细说明。

1. 模型并行：

ChatGPT是一种深度神经网络模型，具有大量的参数。由于单个GPU内存容量的限制，不能一次性将所有的参数都加载到GPU中。因此，ChatGPT采取了模型并行的方式，将模型的各个部份分别加载到区别的GPU上，并使用NCCL库实现多个GPU间的数据交换和计算。这样可以将GPU内存的利用率最大化，提高模型的训练速度。

2. 数据并行：

在大范围训练中，数据的读取和处理可能成为瓶颈。ChatGPT通过使用数据并行的方式，将训练数据划分成多个batch，并将这些batch分别分配给区别的GPU进行并行计算。这样可以提高数据的处理效力和训练速度。

3. 梯度积累：

由于模型的参数非常多，每一个batch内的梯度计算可能超过GPU内存的容量限制。ChatGPT采取了梯度积累的方法，将多个batch的梯度累加起来，并在积累到一定数量或一定时间落后行一次梯度更新。这样可以下降GPU内存的使用率，提高模型的训练速度。

4. 半精度训练：

ChatGPT还支持半精度训练。将32位浮点数转换成16位浮点数可以减少内存带宽的使用，从而提高训练速度。同时，半精度训练还可以将内存占用减少一半，从而允许更大的batch size进行训练。

5. 动态图：

ChatGPT采取动态图方式进行训练。这意味着在训练进程中可以动态构建计算图，从而提高模型的灵活性和效力。动态图还可以做到模型再优化时不需要重复搭建模型，从而省去了反复构建计算图的时间。

整体来讲，ChatGPT高效指令的综合利用可以在模型训练和推理方面取得非常大的速度提升，使得ChatGPT模型在自然语言处理、语音辨认、图象分类等领域得到广泛利用。