«`html
COLLAGE: Новый подход к машинному обучению для работы с ошибками с плавающей запятой в низкой точности для точности и эффективности обучения LLM
Большие языковые модели (LLM) революционизировали обработку естественного языка, позволяя создавать инновационные достижения в различных приложениях, таких как машинный перевод, вопросно-ответные системы и генерация текста. Однако обучение этих моделей представляет существенные вызовы, включая высокие требования к ресурсам и длительное время обучения из-за сложности вычислений.
Предыдущие исследования изучали техники, такие как масштабирование потерь и стратегии смешанной точности, чтобы уменьшить использование памяти и улучшить эффективность обучения для больших моделей. Однако эти методы сталкивались с ограничениями, связанными с числовыми неточностями и ограниченными диапазонами представления, влияющими на общую производительность модели.
Для решения этой проблемы исследователи из университета Корнелла и Amazon представили COLLAGE, новый подход, использующий многокомпонентное представление с плавающей запятой (MCF) для точной обработки операций с числовыми ошибками. Эта инновационная стратегия оптимизирует эффективность и использование памяти во время обучения. Интегрируя COLLAGE в качестве плагина с оптимизаторами, такими как AdamW, были достигнуты значительные улучшения в производительности обучения и экономии памяти по сравнению с обычными методами. Более того, COLLAGE представляет метрику «эффективного качества спуска», предлагая тонкую оценку стратегий точности и исследования потерь информации во время процесса обучения.
Основное достижение COLLAGE заключается в его способности обрабатывать числовые ошибки и неточности без необходимости повышения точности до более высоких форматов, обеспечивая точные вычисления с низким объемом памяти и вычислительной эффективностью, важной для обучения LLM. С точки зрения производительности, COLLAGE демонстрирует значительное увеличение скорости обучения, достигая до 3,7-кратного увеличения производительности на модели GPT-6.7B. Более того, COLLAGE сохраняет сопоставимую точность модели с мастер-весами FP32 при использовании только низкоточного хранения, подчеркивая его эффективность в сбалансированном обеспечении точности и эффективности обучения LLM.
В заключение, этот инновационный метод представляет многообещающую стратегию оптимизации низкоточности для улучшения эффективности обучения языковых моделей без ущерба для производительности. Его использование многокомпонентных оптимизаций способствует улучшению скорости выполнения, оптимизированному использованию памяти и общему качеству модели, что открывает путь к более эффективным и масштабируемым методикам обучения LLM. COLLAGE также ускоряет обучение LLM с уменьшенным использованием памяти без ущерба для производительности модели, что позволяет легко интегрировать его в существующие оптимизационные среды. Этот прорыв существенно развивает область обучения больших языковых моделей (LLM), позволяя эффективно обучать более крупные и масштабируемые модели, а также снижать их углеродный след.
Проверьте статью о COLLAGE. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 42 тыс. подписчиков в ML SubReddit.
COLLAGE: Новый подход к машинному обучению для работы с ошибками с плавающей запятой в низкой точности для точности и эффективности обучения LLM
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте COLLAGE: A New Machine Learning Approach to Deal with Floating-Point Errors in Low-Precision to Make LLM Training Accurate and Efficient.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
