“`html
Оптимизация с использованием FP4 квантования для обучения языковых моделей с ультранизкой точностью
Большие языковые модели (LLMs) становятся важными инструментами в исследованиях и промышленности. Однако их обучение требует значительных вычислительных ресурсов, времени и затрат. Например, обучение модели Llama 3 405B занимает до 54 дней с использованием 16,000 GPU H100.
Проблемы и решения
Существуют различные подходы для решения вычислительных проблем в обучении LLM. Одним из них является смешанная точность обучения, которая ускоряет процесс, сохраняя точность. Для оптимизации вывода используются методы постобучающей квантования (PTQ) и квантования с учетом обучения (QAT).
Новые разработки
Исследователи из Университета науки и технологий Китая и Microsoft предложили новый подход к обучению языковых моделей с использованием формата FP4. Этот метод включает:
- Дифференцируемый оценщик квантования для весов, который улучшает обновления градиентов.
- Механизм обработки выбросов для активаций, который сочетает ограничение с разреженной вспомогательной матрицей.
Преимущества FP4
Этот подход позволяет поддерживать производительность модели при эффективном обучении в ультранизких форматах. Он нацелен на операции матричного умножения, которые составляют более 95% вычислений при обучении LLM.
Результаты
Модели, обученные с использованием FP4, показывают сопоставимые результаты с моделями BF16. Например, после 100B токенов обучения, FP4 модели показывают небольшое преимущество в точности.
Заключение
Исследователи успешно разработали и протестировали первый фреймворк FP4 для LLM, что является значительным шагом вперед в области ультранизкой точности. Однако текущая реализация сталкивается с ограничениями из-за отсутствия специализированных FP4 Tensor Cores, что требует симуляционного тестирования.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение ИИ и внедряйте его постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
