Введение в PARSCALE (Параллельное Масштабирование)
Данная статья представляет метод параллельных вычислений PARSCALE, который обеспечивает эффективное и масштабируемое развертывание языковых моделей.
Проблемы традиционного масштабирования
Увеличение производительности языковых моделей обычно связано с ростом числа параметров или расширением вычислительных мощностей. Это приводит к необходимости значительных ресурсов и памяти, что создает сложности при развертывании.
Методы масштабирования параметров, такие как Dense Scaling и Mixture-of-Experts Scaling, требуют больших объемов памяти из-за увеличения обучаемых весов. Кроме того, увеличение длины последовательностей или количество шагов рассуждения при выводе приводит к задержкам и замедляет развертывание.
Решение PARSCALE
Исследователи из Университета Чжэцзян и Alibaba Group предложили новый подход, который акцентирует внимание на параллельных вычислениях во время обучения и вывода. PARSCALE позволяет выполнять несколько проходов модели параллельно и динамически агрегировать их результаты.
Этот метод сохраняет оригинальное количество параметров модели, увеличивая вычислительное разнообразие, что делает его адаптируемым для различных задач и архитектур моделей без необходимости в специализированных наборах данных.
Преимущества PARSCALE
PARSCALE добавляет несколько уникальных обучаемых префиксов к одному и тому же входу, что позволяет обрабатывать их одновременно. Выходы агрегируются с помощью динамической взвешенной суммы, что требует лишь 0.2% дополнительных параметров на поток.
Метод также использует кэширование ключей и значений для эффективного повторного использования памяти, что позволяет снизить задержки при увеличении вычислений.
Результаты экспериментов
Эксперименты показали, что модели с параллельными потоками (P) от 1 до 8 достигли производительности, сопоставимой с моделями до 4.4 миллиардов параметров, но с значительно меньшими затратами памяти и времени. Например, на модели с 1.6B параметров, PARSCALE использовал в 22 раза меньше памяти и в 6 раз меньше времени по сравнению с традиционным масштабированием.
Заключение
Статья предлагает стратегию, которая переосмысливает способы масштабирования языковых моделей, сосредотачиваясь на эффективном повторном использовании существующих вычислений. Это открывает новые возможности для развертывания сложных моделей в условиях ограниченных ресурсов.
Практические рекомендации
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут преобразовать ваш подход к работе:
- Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
- Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям и позволяющие их настраивать.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ: https://t.me/itinai.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно.
