Введение в Обучение Глубоких Нейронных Сетей
Обучение глубоких нейронных сетей (DNN) достигло небывалого роста благодаря развитию крупных языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ. Эффективность этих моделей напрямую зависит от их размера, что стало возможным благодаря достижениям в технологии GPU и фреймворках, таких как PyTorch и TensorFlow.
Проблемы Обучения Моделей
Обучение нейронных сетей с миллиардами параметров представляет собой значительные технические вызовы. Это требует распределения модели на несколько GPU и параллелизации операций матричного умножения. К эффективности обучения влияют такие факторы, как производительность вычислений, коллективные операции связи и наложение вычислений с неблокирующими коллективами.
Эффективность Обучения Моделей
Недавние усилия по обучению LLM поставили перед нами новые задачи. Например, Meta использовала 2000 GPU NVIDIA A100 для обучения Llama 2, а Megatron-LM достиг 52% пикового показателя производительности на модели с 1000B параметров, использовав 3072 GPU. В свою очередь, комбинация Megatron-LM и DeepSpeed показала 36% производительности при обучении модели с 530B параметров на 4480 A100 GPU.
Презентация AxoNN
Исследователи из различных академических учреждений предложили AxoNN — новую четырехмерную гибридную параллельную алгоритмическую модель, реализованную в масштабируемом и открытом фреймворке. AxoNN включает в себя несколько оптимизаций для повышения производительности ядра матричного умножения и решения проблем с конфиденциальностью и авторскими правами, возникающими из-за запоминания данных.
Оценка AxoNN
AxoNN была протестирована на трех ведущих суперкомпьютерах, включая Perlmutter с NVIDIA A100, Frontier с MI250X и Alps с GH200 Superchips. Протестированные системы показали выдающиеся результаты, включая линейное увеличение производительности до 8 раз при использовании до 4096 GPU.
Заключение и Практические Решения
Модель AxoNN предлагает масштабируемые и удобные решения для обучения и тонкой настройки больших моделей. Это позволяет эффективно использовать распределенные ресурсы в рамках обычных вычислительных возможностей. Важно понимать риски запоминания данных, поскольку исследователи могут работать с моделями большой сложности, которые могут захватывать чувствительную информацию.
Как Использовать Искусственный Интеллект в Вашем Бизнесе
- Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваши рабочие процессы.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться в положительном влиянии ваших инвестиций в ИИ.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и могут быть адаптированы под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai.
Также ознакомьтесь с практическим примером решения на базе ИИ: AI Sales Bot, предназначенного для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
