Fortschritte im Training von LLMs mit langen Sequenzen

Das Training von grossen Sprachmodellen (LLMs) mit langen Sequenzen ist unerlässlich, bringt jedoch erhebliche Herausforderungen mit sich. Diese Herausforderungen ergeben sich hauptsächlich aus den hohen Anforderungen an Rechenleistung und Speicher. Um diese Probleme anzugehen, wurden Methoden wie die Sequenzparallelität eingeführt. Allerdings haben bestehende Strategien zum Training von LLMs Einschränkungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Effizienz.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde ein neues System entwickelt, das sich darauf konzentriert, LLMs mit langen Sequenzen auf grösserer Skala effizient zu trainieren. Im Mittelpunkt dieses Systems steht ein einzigartiger 2D-Attention-Mechanismus, der sowohl Kopf-Parallelität als auch Kontext-Parallelität kombiniert. Diese Kombination trägt dazu bei, die Skalierbarkeitsprobleme zu lindern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

#Der Bedarf an Long-Sequence-LLMs

Grosse Sprachmodelle haben in den letzten Jahren an enormer Popularität gewonnen und treiben das Wachstum verschiedener Anwendungen voran, die lange Sequenzen verwenden. Dazu gehören generative KI und das Verständnis von Informationen mit langem Kontext. Angesichts der zunehmenden Nutzung von Chatbots ist es wichtiger denn je, lange Gespräche zu führen.

Darüber hinaus liefern Transformermodelle, die in Sprachaufgaben hervorragend abschneiden, auch herausragende Ergebnisse in Bereichen wie Computer Vision und wissenschaftlichen Anwendungen. Dies gilt insbesondere für Aufgaben, die die Verarbeitung umfangreicher Eingaben erfordern, wie die Analyse von Videostreams oder die Vorhersage von Eigenschaften von Proteinen.

Das Training von LLMs mit langen Sequenzen erfordert beträchtlichen Speicher und Rechenleistung. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wird oft Sequenzparallelität verwendet, die in zwei Haupttypen unterteilt werden kann: Kopf-Parallelität und Kontext-Parallelität.

#Einschränkungen bestehender Ansätze

Kopf-parallele Methoden halten die gesamte Sequenz intakt, während die Aufmerksamkeit gleichzeitig über verschiedene Köpfe berechnet wird. Kontext-parallele Methoden hingegen zerlegen die relevanten Tensoren in kleinere Teile entlang der Sequenz. Leider stehen beide Ansätze vor Herausforderungen, wenn sie auf extrem lange Sequenzen in grossem Massstab angewendet werden.

Die Kopf-Parallelität ist durch die Anzahl der Aufmerksamkeitsköpfe begrenzt. Das bedeutet, dass die Möglichkeit zur Skalierung nur bis zu einem bestimmten Limit reicht. Kontext-Parallelität kämpft mit Kommunikationsineffizienzen. Sie ist auf Peer-to-Peer-Kommunikation angewiesen, die unter langsamer Bandbreitenauslastung leidet und Netzwerkressourcen ungenügend nutzt. Dies führt zu einem Szenario, in dem die Kommunikation mehr Zeit in Anspruch nehmen kann als die eigentliche Berechnung, was nicht ideal ist.

#Einführung von 2D-Attention

Um die Lücken zu schliessen, die von bestehenden Methoden hinterlassen wurden, wurde das 2D-Attention-System als Trainingsframework für Long-Sequence-LLMs eingeführt. Diese innovative Methode kombiniert Kopf-Parallelität und Kontext-Parallelität, um einen skalierbareren und effizienteren Trainingsprozess zu schaffen.

In der 2D-Attention werden Tensoren basierend auf Kopfdimensionen über GPUs verteilt und gleichzeitig in Abschnitte innerhalb der Kontextdimensionen aufgeteilt. Dieser doppelte Ansatz verbessert die Skalierbarkeit, indem die beiden Methoden zusammengeführt werden, und reduziert den Bedarf an Peer-to-Peer-Kommunikation, indem der Prozess in handhabbare Abschnitte organisiert wird. Darüber hinaus ermöglicht dieses Design eine effizientere Überlappung von Berechnungen mit Kommunikationsprozessen.

#Verbesserung der Kommunikationseffizienz mit Double-Ring-Attention

Um die Effektivität der Aufmerksamkeitsblöcke während des Trainings zu steigern, wurde die Double-Ring-Attention eingeführt. Diese Technik nutzt die verfügbaren Netzwerkressourcen besser aus, sodass Kommunikations- und Berechnungsaufgaben gleichzeitig stattfinden können, wodurch die insgesamt benötigte Zeit reduziert wird.

Das 2D-Attention-Framework teilt nicht nur Tensoren auf und organisiert den Aufmerksamkeitsprozess, sondern ermöglicht auch verschiedene Strategien zur Platzierung von Aufgaben. Das bedeutet, dass sowohl Kopf-vor Kontext- als auch Kontext-vor Kopfplatzierungen verwendet werden können, je nachdem, was für eine bestimmte Aufgabe besser geeignet ist.

Bei der Kopf-vor-Platzierung werden GPUs, die an der gleichen Aufmerksamkeitsgruppe arbeiten, zusammengehalten, um die Geschwindigkeit zu maximieren. Bei der Kontext-vor-Platzierung hingegen haben GPUs, die sich in der gleichen Kontextgruppe befinden, Priorität, wodurch Wartezeiten während der Verarbeitung reduziert werden.

#Leistungsergebnisse und Implementierungen

Zahlreiche Experimente zeigen, dass das 2D-Attention-Framework bestehende Systeme wie DeepSpeed-Ulysses und Megatron Context Parallelism erheblich übertrifft. Das neue System hat sich in Bezug auf Trainingsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit als leistungsfähig erwiesen, während es auch die Modell-FLOPs-Nutzung verbessert.

Durch eine Kombination fortschrittlicher Techniken, wie Hybrid ZeRO und Selective Checkpoint++, kann dieses System die Speicherkosten während des Trainings minimieren. Dies ist besonders wichtig beim Training mit langen Sequenzen, bei dem die Speicherkapazitäten erheblich erschöpft werden können.

#Verteilte Trainingsstrategien

Verteilte Trainingsmethoden wie Datenparallelität, Tensorparallelität und Pipeline-Parallelität werden seit langem eingesetzt, um die Trainingsgeschwindigkeit zu erhöhen und den Ressourcenverbrauch zu senken. Die Datenparallelität teilt die Eingabedaten in kleinere Abschnitte auf und verteilt sie auf mehrere GPUs. Tensorparallelität teilt Modellparameter über GPUs, um parallele Berechnungen zu ermöglichen. Die Pipeline-Parallelität unterteilt die Schichten des Modells in Stufen, die gleichzeitig verarbeitet werden können, um die Geschwindigkeit weiter zu verbessern. Dies kann jedoch auch zu Ineffizienzen führen, wenn es nicht richtig verwaltet wird.

Jede dieser Strategien hat Stärken und Schwächen, was bedeutet, dass sorgfältige Überlegungen erforderlich sind, um während des Trainings eine optimale Effizienz zu erreichen.

#Verständnis der Architektur von LLMs

LLMs verwenden typischerweise eine Transformatorarchitektur, die aus mehreren Schichten besteht. Jede Schicht enthält einen Aufmerksamkeitsblock und einen Feed-Forward-Netzwerkblock (FFN). Der Aufmerksamkeitsblock nimmt Eingabedaten entgegen und teilt sie in Tensoren für Abfrage-, Schlüssel- und Wertberechnungen, die für die Aufmerksamkeitsberechnung entscheidend sind.

Multi-Head Attention (MHA) teilt diese Tensoren auf mehrere Köpfe zur Verarbeitung auf. Jeder Kopf berechnet seine Aufmerksamkeit, bevor die Ergebnisse kombiniert werden. Grouped Query Attention (GQA) geht noch einen Schritt weiter, indem es die Abfrageköpfe gruppiert und ihnen erlaubt, einen einzigen Satz von Schlüssel- und Wertköpfen zu teilen.

#Bewertung und Vergleich mit bestehenden Systemen

Die Leistung des neuen Systems wurde in einer Vielzahl von Setups und Konfigurationen gemessen. Es zeigt eine verbesserte Effizienz und Ausnutzung im Vergleich zu traditionellen Methoden. Durch die Einbeziehung innovativer Techniken wurde die Trainingsleistung für Modelle wie 7B-MHA und 7B-GQA erheblich verbessert.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung des 2D-Attention-Frameworks eine effizientere Nutzung von Ressourcen ermöglicht, was zu einer höheren Modell-FLOPs-Nutzung und Tokens pro GPU pro Sekunde führt. Dadurch können schnellere Trainingszeiten und eine bessere Gesamtleistung erzielt werden.

#Skalierbarkeit und Speichermanagement

Skalierbarkeit ist ein entscheidender Aspekt beim Training grosser Modelle. Das neue System verbessert die Skalierbarkeit des Trainings mit langen Sequenzen durch Strategien, die eine breitere Verteilung von Aufgaben ermöglichen.

Das intelligente Management des Speichers steht ebenfalls im Vordergrund. Das neue Framework kann den Speicher effektiv verwalten und sicherstellen, dass das Training fortgesetzt werden kann, ohne dass die Ressourcen erschöpft werden. Techniken wie selektives Gradient-Checkpointing helfen dabei, die Speicherkosten zu verwalten, indem nur notwendige Daten gespeichert und bei Bedarf erneut berechnet werden, was das Training grosser Modelle über längere Zeiträume erleichtert.

#Fazit

Das effiziente Training von grossen Sprachmodellen mit langen Sequenzen ist ein wichtiges Unterfangen in der aktuellen Landschaft der KI-Entwicklung. Die Einführung innovativer Techniken wie 2D-Attention und Double-Ring-Attention bietet erhebliche Verbesserungen gegenüber bestehenden Methoden. Mit verbesserter Skalierbarkeit, besserer Kommunikationseffizienz und optimierter Ressourcenausnutzung hat dieses neue Framework das Potenzial, die Art und Weise, wie Long-Sequence-LLMs trainiert werden, neu zu gestalten.

Insgesamt markieren die in diesem Framework präsentierten Fortschritte eine vielversprechende Richtung für die Zukunft der KI-Forschung und -Anwendung und bieten eine solide Grundlage für weitere Erkundungen in diesem Bereich.