«`html
Революционное решение для обучения крупных языковых моделей
Разработка крупных языковых моделей требует значительных инвестиций во времени и ресурсы GPU, что приводит к высоким затратам. Чем больше модель, тем более острыми становятся эти проблемы.
Новое решение от Yandex: YaFSDP
Yandex представил новый инструмент YaFSDP, который обещает революционизировать обучение крупных языковых моделей, существенно сокращая потребление ресурсов GPU и время обучения. При использовании YaFSDP в сценарии предварительного обучения модели с 70 миллиардами параметров можно сэкономить ресурсы, эквивалентные приблизительно 150 GPU. Это может привести к потенциальным месячным экономиям от примерно $0.5 до $1.5 миллиона, в зависимости от поставщика виртуальных GPU или платформы.
Преимущества YaFSDP
YaFSDP сосредотачивается на оптимизации потребления памяти и устранении узких мест в коммуникации, что повышает эффективность обучения крупных языковых моделей. Инструмент использует разделение слоев вместо отдельных параметров, поддерживает эффективную коммуникацию и избегает избыточных операций. Кроме того, YaFSDP предварительно выделяет буферы для всех необходимых данных, обеспечивая отсутствие неэффективностей в распределении памяти.
Оптимизация памяти и коммуникации
YaFSDP значительно снижает потребление памяти путем оптимизации хранения и доступа к весам, градиентам, состояниям оптимизатора, буферам и активациям. Также инструмент улучшает эффективность обмена данными между GPU, используя потоки CUDA для управления параллельными вычислениями и коммуникациями.
Результаты и преимущества
Реализация YaFSDP продемонстрировала значительное улучшение эффективности обучения. Инструмент сократил расход ресурсов на приблизительно 150 GPU при предварительном обучении модели с 70 миллиардами параметров, что привело к существенным месячным экономиям. Кроме того, YaFSDP уменьшает время обучения на 26% по сравнению с существующими методами и оптимизирует использование памяти, делая возможным более эффективное обучение крупных моделей.
Подробнее ознакомиться с инструментом можно на GitHub.
Авторы исследования: itinai
Следите за новостями в нашем Телеграм-канале и на Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram каналу и группе в LinkedIn.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai. Не забудьте подписаться на нашу рассылку и присоединиться к нашему ML SubReddit.
«`
