«`html
Оптимизация памяти для крупномасштабных NLP моделей: взгляд на MINI-SEQUENCE TRANSFORMER
Эволюция моделей Transformer революционизировала обработку естественного языка (NLP), существенно повысив производительность и возможности моделей. Однако данное быстрое развитие привело к значительным вызовам, особенно в отношении требований к памяти для обучения таких масштабных моделей. По мере увеличения размера и сложности моделей Transformer становится все более критичным управление требованиями памяти. Данная статья рассматривает эту насущную проблему, предлагая новую методику оптимизации использования памяти без ущерба для производительности обучения на длинных последовательностях.
Традиционные подходы и новые методики
Традиционные подходы, такие как многозапросное внимание и групповое внимание к запросу (GQA), значительно сократили использование памяти во время вывода, оптимизируя размер кэша ключей-значений. Эти техники успешно применены в масштабных моделях, таких как PaLM и LLaMA. Однако постоянные улучшения архитектуры модели, такие как увеличение размера словаря и промежуточных слоев в Llama3, продолжают усиливать вызовы к памяти во время обучения.
Команда исследователей из Caltech и CMU предлагают MINI-SEQUENCE TRANSFORMER (MST) для решения этих вызовов. MST вводит метод, который разбивает входные последовательности и обрабатывает их итеративно как мини-последовательности. Данный подход значительно сокращает промежуточное использование памяти путем интеграции повторного вычисления активации — техники, которая включает пересчет активаций определенных слоев во время обратного прохода, что позволяет сэкономить память как в прямом, так и обратном проходах. MST разработан быть реализационно-независимым и требует минимальных модификаций кода для интеграции с существующими обучающими фреймворками. Данный метод поддерживает высокую эффективность и точность даже при работе с очень длинными последовательностями.
Практическая применимость
Методология MST сокращает использование памяти путем разбиения входных последовательностей на более мелкие мини-последовательности. Во время обучения моделей, таких как Llama3-8B, память, выделенная для активаций в прямом проходе, значительна, и подобные вызовы возникают и во время обратного прохода. MST смягчает это, обрабатывая более мелкие фрагменты итеративно, тем самым уменьшая объем памяти. Данный подход также включает оптимизацию памяти, выделенной для градиентов и состояний оптимизатора, дополнительно повышая общую эффективность процесса обучения.
Помимо базового MST, исследователи расширяют данный метод до распределенной среды. Комбинируя MST с DeepSpeed-Ulysses, тензор входа каждого слоя Transformer делится вдоль размерности последовательности, позволяя параллельные вычисления на нескольких GPU. Этот раздел, вместе с повторным вычислением активации, приводит к значительному уменьшению требований памяти к активации. Распределенный MST поддерживает совместимость с различными техниками параллелизма последовательности, такими как Megatron-LM и Ring Attention, обеспечивая масштабируемость и гибкость в различных средах обучения.
Эффективность и перспективы
Исследователи провели обширные эксперименты для подтверждения эффективности MST. Они обучали модели Llama3-8B и Llama2 с использованием MST, что значительно улучшило возможности по длине последовательности. Например, MST позволил обучить Llama3-8B с длиной контекста до 60 тыс. на одном A100 GPU, превзойдя стандартные реализации в 12-20 раз по длине последовательности. Более того, MST поддерживал ту же производительность обучения, что и стандартные методы обучения на длинных последовательностях, обеспечивая сохранение оптимизации без ущерба для производительности.
Оценка также выявила масштабируемость MST в распределенных средах. Используя DeepSpeed-Ulysses, MST мог масштабировать длину последовательности линейно с увеличением числа GPU, продемонстрировав свой потенциал для масштабных развертываний. Оптимизация памяти, достигнутая MST, была особенно заметной для компонента LM-Head, что значительно сократило использование памяти, при этом едва затрагивая время выполнения для более длинных последовательностей.
Данная статья представляет убедительное решение для вызовов памяти при обучении крупномасштабных моделей Transformer на длинных последовательностях. Введя MINI-SEQUENCE TRANSFORMER, исследователи предлагают методику, оптимизирующую использование памяти путем обработки мини-последовательностей и повторного вычисления активации. Данный подход сокращает использование памяти и поддерживает высокую эффективность и точность, что делает его ценным дополнением к существующим обучающим фреймворкам. Успешная реализация и оценка MST подчеркивают его потенциал для улучшения масштабируемости и производительности обучения на длинных последовательностях в NLP и других областях.
Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 47 тыс. ML SubReddit
Находите будущие вебинары по ИИ здесь
The post Optimizing Memory for Large-Scale NLP Models: A Look at MINI-SEQUENCE TRANSFORMER appeared first on MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Optimizing Memory for Large-Scale NLP Models: A Look at MINI-SEQUENCE TRANSFORMER.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: 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!
«`
