Введение в разреженные языковые модели на основе Mixture of Experts
Разреженные большие языковые модели (LLMs), использующие архитектуру Mixture of Experts (MoE), становятся все популярнее благодаря своей способности эффективно масштабироваться, активируя лишь часть параметров для каждого токена. Эта динамическая разреженность позволяет моделям MoE сохранять высокую представительную емкость, ограничивая вычисления для каждого токена. Однако их сложность и размеры моделей, приближающиеся к триллионам параметров, требуют инновационных алгоритмов и тесной интеграции аппаратного и программного обеспечения.
Проблемы при обучении разреженных LLM
Одной из основных технических проблем является неэффективное использование аппаратных ресурсов при обучении разреженных LLM. Поскольку активна только часть параметров, рабочие нагрузки между устройствами становятся несбалансированными, что приводит к задержкам синхронизации и недоиспользованию вычислительной мощности. Эти несоответствия также негативно сказываются на использовании памяти, так как различные эксперты обрабатывают разное количество токенов, иногда превышая свои возможности. При масштабировании, например, на тысячи ИИ-чипов, узкие места в коммуникации и управлении памятью значительно снижают пропускную способность.
Стратегии решения проблем
Разработаны несколько стратегий для решения этих проблем, включая вспомогательные потери для балансировки распределения токенов и стратегии drop-and-pad, которые ограничивают перегрузку экспертов. Однако эти техники могут снижать производительность модели или вводить неэффективности в вычисления и память. Другие подходы, такие как эвристическое размещение экспертов и традиционные паттерны коммуникации, как All-to-All, часто не масштабируются должным образом.
Подход Pangu Ultra MoE от Huawei
Команда Pangu из Huawei Cloud разработала структурированный и оптимизированный подход к обучению больших MoE моделей, ориентируясь на Ascend NPUs. Они представили Pangu Ultra MoE — разреженную LLM с 718 миллиардами параметров, уделяя внимание согласованию архитектуры модели и системного дизайна с возможностями аппаратного обеспечения Ascend.
Методология и результаты
Первоначальная стадия включает в себя процесс настройки конфигурации модели на основе симуляций, чтобы оценить тысячи архитектурных вариантов. Это позволяет экономить значительные вычислительные ресурсы и обеспечивает информированную настройку гиперпараметров модели. Метод симуляции анализирует комбинации параметров, таких как количество слоев и размер скрытых состояний.
Заключение
Исследования показывают, как команда Pangu в Huawei эффективно решила основные трудности, связанные с обучением масштабных MoE моделей на специализированном оборудовании. Их систематический поиск архитектуры, эффективные коммуникационные техники и индивидуальные оптимизации памяти представляют собой прочную основу для масштабируемого обучения ИИ.
Идеи для бизнеса с AI
Исследуйте, какие процессы можно автоматизировать. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и 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.
Пример ИИ-решения
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами.
