Fortschrittliche Ausbildung für multimodale grosse Sprachmodelle

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben mega Erfolge beim Verstehen und Generieren von Text gehabt. Neulich haben Forscher angefangen, diese Modelle mit anderen Datentypen wie Bildern und Audio zu kombinieren, und das nennt man multimodale grosse Sprachmodelle (MLLMs). Diese Modelle können verschiedene Aufgaben erledigen, wie zum Beispiel zwischen Sprachen übersetzen, Fragen zu Bildern beantworten und Inhalte basierend auf gemischten Eingaben generieren.

Aber das Training dieser multimodalen Modelle ist echt herausfordernd. Ein grosses Problem kommt daher, wie verschiedene Datentypen während des Trainings interagieren, was zu den sogenannten GPU-Blasen führt. Diese Blasen entstehen, wenn GPUs untätig rumhängen, weil sie darauf warten, dass andere ihre Jobs beenden. Die aktuellen Systeme zum Training von MLLMs nutzen die verfügbaren GPU-Ressourcen nicht effizient, was das Training viel länger dauern lässt als nötig.

Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir ein neues Trainingssystem für MLLMs vor. Dieses System soll die benötigte Zeit fürs Training reduzieren, indem es dafür sorgt, dass die GPUs effektiver genutzt werden. Das macht es, indem es Berechnungen so plant, dass die Zeiten besser genutzt werden, wenn GPUs ansonsten nicht beschäftigt sind.

#Verständnis von multimodalen grossen Sprachmodellen

Multimodale LLMs kombinieren verschiedene Arten der Datenverarbeitung. Sie haben Komponenten, die mit verschiedenen Datentypen umgehen, wie Text und Bilder, zusammen mit einem grossen Sprachmodell, das die kombinierten Informationen verarbeitet, um Antworten zu generieren oder Entscheidungen zu treffen.

Diese Modelle bestehen allgemein aus:

1. Modalität-Encoder: Die sind dafür verantwortlich, Eingaben aus verschiedenen Datentypen in Merkmale zu verwandeln, die das Modell verstehen kann.
2. Input-Projektoren: Die bringen Merkmale aus verschiedenen Datenformaten mit dem textuellen Merkmalsraum in Einklang.
3. Large Language Model Backbone: Dieses Teil verarbeitet die ausgerichteten Merkmale und generiert Textausgaben.

Obwohl diese Modelle mächtig sind, brauchen sie auch viele Rechenressourcen, und das kann das Training ziemlich anspruchsvoll machen. Je schwerer das Modell, desto komplexer wird das Training, was zu Ineffizienzen führt, die den Prozess verlangsamen.

#Das Problem mit GPU-Blasen

Während des Trainings von MLLMs wird viel Zeit durch GPU-Blasen verschwendet. Diese Blasen können aus mehreren Gründen entstehen, darunter:

1. Kommunikationsverzögerungen: Wenn GPUs Informationen teilen müssen, wie z.B. Modellparameter, können einige von ihnen untätig warten, bis andere fertig sind. Dieses Warten führt zu verschwendeter Zeit.
2. Pipeline-Ungleichheiten: Verschiedene Komponenten von MLLMs können ihre Aufgaben zu unterschiedlichen Zeiten beenden, was dazu führt, dass einige GPUs untätig bleiben, während andere noch arbeiten.
3. Komplexe Datenabhängigkeiten: Die Art und Weise, wie verschiedene Teile des Modells interagieren müssen, kann Situationen schaffen, in denen ein Teil auf einen anderen warten muss, um seine Aufgabe zu beenden.

Das Ergebnis ist, dass ein erheblicher Teil der GPU-Rechenleistung nicht effektiv genutzt wird, was besonders bei grossangelegten Trainingsszenarien offensichtlich ist.

#Vorgeschlagene Lösung: Ein neues Trainingssystem

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben wir ein System entwickelt, das die Leerlaufzeit der GPUs durch besseres Management der Berechnungsscheduling reduziert. Hier sind einige Schlüsselstrategien, die wir angewendet haben:

1. Separate parallele Pläne: Wir verwenden unterschiedliche Pläne dafür, wie Berechnungen den Encodern und LLMs zugewiesen werden. So können alle GPUs beide Arten von Berechnungen durchführen und die Arbeit geht weiter, selbst wenn eine Art von Berechnung kurz gestoppt ist.

2. Kernel-Level-Scheduling: Anstatt Berechnungen auf einer Schichtebene zu planen, zerlegen wir die Aufgaben in kleinere Teile (oder Kerne). Dieser Ansatz erlaubt es uns, diese Kerne in die kleinen Zeitfenster (Blasen) zu passen, die auftreten, wenn GPUs nicht voll ausgelastet sind.

3. Zwei-Stufen-Abhängigkeitsmanagement: Wir verwenden einen zweigeteilten Ansatz, um die komplexen Abhängigkeiten zu managen, die zwischen den verschiedenen Teilen des Modells entstehen. Die erste Stufe befasst sich mit unmittelbaren lokalen Abhängigkeiten, während die zweite Stufe einen breiteren Blick darauf hat, dass alles reibungslos im gesamten Modell läuft.

#Leistungstest

Um zu messen, wie gut unser System funktioniert, haben wir umfangreiche Tests mit einem Cluster leistungsstarker GPUs durchgeführt. Unsere Experimente umfassten das Training verschiedener Grössen von multimodalen Modellen. Wir verglichen unser System mit bestehenden Trainingslösungen, um zu sehen, wie viel schneller und effizienter unser Ansatz sein kann.

#Ergebnisse

Unsere Tests zeigten beeindruckende Ergebnisse. Das neue Trainingssystem konnte die für das Training benötigte Zeit um etwa 20,5% bis 21,3% reduzieren, wenn grosse Modelle verwendet wurden. Diese Beschleunigung war konstant, selbst als wir die Grösse der Modelle und die Anzahl der verwendeten GPUs erhöhten.

#Eigenschaften von multimodalen Modellen

MLLMs sind wichtig im Bereich der künstlichen Intelligenz, weil sie verschiedene Arten von Daten verarbeiten und verstehen können. Sie bauen auf dem Fundament auf, das von früheren LLMs etabliert wurde, erweitern aber ihre Funktionen, um andere Formate einzuschliessen, wodurch sie vielseitiger werden.

#Schlüsselkomponenten von MLLMs

1. Modellgrösse: Der LLM-Teil eines MLLMs hat normalerweise eine viel grössere Anzahl von Parametern im Vergleich zu den Encodern. Diese grosse Grösse bedeutet, dass der LLM mehr Ressourcen und Zeit während des Trainings benötigt.

2. Interdependenzen: In MLLMs müssen die Encoder und der LLM eng zusammenarbeiten. Encoder müssen ihre Aufgaben beenden, bevor der LLM starten kann, was bedeutet, dass es wichtig ist, ihre Interaktionen sorgfältig zu steuern.

#Vergleich der Trainingsleistung

Wir haben unser neues Trainingssystem mit bestehenden Methoden unter Verwendung einer Sammlung von Standardbenchmarks verglichen. Ziel war es zu sehen, wie gut unser System im Vergleich zu anderen in realen Szenarien abschneidet.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser System consistently bessere Ergebnisse als andere Trainingsmethoden erzielt hat, was bestätigt, dass unser Ansatz zur Verwaltung von GPU-Ressourcen und Berechnungsscheduling effektiv ist.

#Herausforderungen und zukünftige Arbeiten

Trotz des Erfolgs unseres Trainingssystems gibt es noch Herausforderungen anzugehen. Zum einen bedeutet die Komplexität verschiedener Modelle, dass unsere Scheduling-Algorithmen anpassungsfähig für neue Architekturen sein müssen. Die Entwicklung neuer multimodaler Modelle könnte unvorhergesehene Schwierigkeiten beim effektiven Management von GPU-Ressourcen mit sich bringen.

Während unser Verständnis von MLLMs wächst, streben wir an, unser Trainingssystem weiter zu verfeinern, sodass es eine breitere Palette von Modellen berücksichtigen und die Trainingseffizienz verbessern kann. Die hier geleistete Arbeit dient als Grundlage für die Erkundung noch fortschrittlicherer Trainingstechniken.

#Fazit

Der Fortschritt der multimodalen grossen Sprachmodelle birgt grosses Potenzial für das Feld der künstlichen Intelligenz. Unser neues Trainingssystem adressiert bestehende Ineffizienzen beim Training dieser Modelle, was zu erheblichen Verbesserungen in der Geschwindigkeit und Ressourcennutzung führt.

Wenn wir diesen Ansatz weiter verfeinern, erwarten wir weitere Verbesserungen in der Leistung von MLLMs, was uns näher bringt, wirklich vielseitige und effiziente KI-Systeme zu erreichen. Durch das effektive Management, wie GPUs während des Trainings genutzt werden, können wir das volle Potenzial dieser Modelle ausschöpfen und ihre Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen erweitern.