预训练的通用语言模型可通过零样本（zero-shot）、少样本（few-shot）以及微调（fine-tuning）等技术，适应下游任务，在多种自然语言处理（NLP）领域实现当前最优的准确率。由于其卓越性能，这类模型的规模迅速扩大，对高性能硬件、软件系统及算法技术提出了更高要求，以支撑大规模模型的训练。在微软（Microsoft）与英伟达（NVIDIA）的联合努力下，本文详细介绍了基于单体架构的Transformer语言模型——Megatron-Turing NLG 530B（MT-NLG）的训练过程，该模型拥有5300亿参数，是目前规模最大的单一模型之一。本文首先聚焦于支撑该模型训练的基础设施，以及结合DeepSpeed与Megatron框架所采用的三维并行（3D parallelism）方法论。随后，我们详述了模型的训练流程、训练语料库的设计方案以及数据清洗与筛选技术，我们认为这些数据处理策略是模型取得成功的关键因素之一。最后，本文探讨了多项评估结果，以及MT-NLG所展现出的若干有趣现象和新特性。实验结果表明，MT-NLG在多个NLP基准测试中均显著优于现有的零样本、单样本及少样本学习方法，取得了新的最先进（state-of-the-art）性能。我们相信，本研究在大规模训练基础设施、大规模语言模型构建以及自然语言生成技术等方面所做出的贡献，将有力推动相关领域的持续发展。