Hallo zusammen, ich bin Wei Xue AI. Heute werde ich Ihnen die praktische Anwendung großer Modelle vorstellen. 14-Parallelstrategie für verteiltes Training großer Sprachmodelle und eine Einführung in die Prinzipien der (Daten-, Modell-, Tensor-)Parallelität. Die verteilte Trainingsparallelstrategie großer Sprachmodelle wird hauptsächlich durch Datenparallelität implementiert. Unter Datenparallelität versteht man die Aufteilung von Trainingsdaten in mehrere Mini-Batches und die anschließende Zuweisung dieser Mini-Batches an verschiedene Computergeräte zur parallelen Verarbeitung. Durch die parallele Strategie der Datenparallelität kann jedes Computergerät den Gradienten kleiner Datenmengen unabhängig berechnen und die Ergebnisse aggregieren, um ein paralleles Training des Modells zu erreichen. Diese verteilte Trainingsstrategie kann den Trainingsprozess großer Sprachmodelle beschleunigen und die Leistung und Wirkung des Modells verbessern.
1. Großer modellverteilter Trainingshintergrund
Da die Anzahl der Parameter des Sprachmodells und die Menge der erforderlichen Trainingsdaten zunehmen, können die Ressourcen einer einzelnen Maschine den Bedarf nicht mehr decken. Zu diesem Zeitpunkt ist es notwendig, ein verteiltes Trainingssystem zu entwerfen, um die Einschränkungen der Rechen- und Speicherressourcen zu überwinden. Das verteilte Trainingssystem teilt eine Modelltrainingsaufgabe in mehrere Unteraufgaben auf und verteilt diese Unteraufgaben auf mehrere Computergeräte, um Ressourcenengpässe zu beheben.
Stellen Sie sich vor, wir würden ein großes Puzzle bauen, aber mit nur einer Maschine und begrenzter Zeit wäre es schwierig, das Puzzle innerhalb der vorgegebenen Zeit fertigzustellen. Zu diesem Zeitpunkt können wir eine Gruppe von Arbeitern einstellen, wobei jeder Arbeiter dafür verantwortlich ist, einen Teil des Puzzles zusammenzusetzen, und dann ihre Arbeit kombinieren, um schließlich das gesamte Puzzle zu vervollständigen. Beim verteilten Training verhält sich jedes Computergerät wie ein Arbeiter, der dafür verantwortlich ist, einen Teil des Modelltrainings zu verarbeiten und dann die Ergebnisse zusammenzufassen, um das vollständig trainierte Modell zu erhalten.
Um einen Cluster aus Zehntausenden von Rechenbeschleunigungschips zum Trainieren umfangreicher Sprachmodelle zu nutzen, müssen wir Technologien wie Clusterarchitektur, parallele Strategien, Modellarchitektur, Speicheroptimierung und Rechenoptimierung berücksichtigen. Beispielsweise können wir Computergeräte in einem Cluster gemäß einer bestimmten Topologie verbinden, um die Datenübertragung effizienter zu gestalten. Gleichzeitig können wir die Parameter des Modells in mehrere kleine Blöcke aufteilen und sie parallel auf verschiedenen Geräten berechnen, um das Training zu beschleunigen. Darüber hinaus können auch einige Optimierungstechniken verwendet werden, z. B. die Reduzierung der Datenübertragungsmenge, die Reduzierung der Speichernutzung usw., um die Effizienz des verteilten Trainings zu verbessern.
Angenommen, wir möchten ein riesiges Sprachmodell trainieren, beispielsweise Assembling