Avances en la capacitación de LLMs de secuencia larga

El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLMs) con secuencias largas es esencial, pero presenta desafíos significativos. Estos desafíos surgen principalmente de las altas demandas de computación y memoria. Para abordar estos problemas, se han introducido métodos como el paralelismo de secuencias. Sin embargo, las estrategias existentes para entrenar LLMs tienen limitaciones relacionadas con la escalabilidad y la eficiencia.

Para superar estas limitaciones, se ha desarrollado un nuevo sistema que se enfoca en el entrenamiento eficiente de LLMs con secuencias largas a una mayor escala. En el corazón de este sistema se encuentra un mecanismo único de Atención 2D que combina técnicas de paralelismo por cabeza y por contexto. Esta combinación ayuda a aliviar los problemas de escalabilidad sin sacrificar el rendimiento.

#La Necesidad de LLMs de Secuencias Largas

Los grandes modelos de lenguaje han ganado una inmensa popularidad en los últimos años, impulsando el crecimiento de diversas aplicaciones que utilizan secuencias largas. Estas incluyen IA generativa y la comprensión de información de contexto largo. Con el creciente uso de chatbots, manejar conversaciones largas es más crítico que nunca.

Además, los modelos de transformadores que sobresalen en tareas de lenguaje también brindan resultados sobresalientes en áreas como la visión por computadora y aplicaciones científicas. Esto es particularmente cierto en tareas que requieren gestionar entradas extensas, como analizar flujos de video o predecir las propiedades de las proteínas.

El entrenamiento de LLMs en secuencias largas requiere una cantidad sustancial de memoria y potencia de procesamiento. Para aliviar estas demandas, a menudo se utiliza el paralelismo de secuencias, que se puede dividir en dos tipos principales: paralelismo por cabeza y paralelismo por contexto.

#Limitaciones de los Enfoques Existentes

Los métodos de paralelismo por cabeza mantienen toda la secuencia intacta mientras calculan la atención a través de diferentes cabezas al mismo tiempo. Los métodos de paralelismo por contexto, por otro lado, descomponen los tensores relevantes en partes más pequeñas a lo largo de la secuencia. Desafortunadamente, ambos enfoques enfrentan desafíos cuando se aplican a secuencias extremadamente largas a gran escala.

El paralelismo por cabeza está limitado por el número de cabezas de atención. Esto significa que la capacidad de escalar solo puede alcanzar un cierto límite. El paralelismo por contexto lucha con ineficiencias de comunicación. Depende de la comunicación entre pares, que sufre de utilización lenta de ancho de banda y subutiliza los recursos de red. Esto conduce a un escenario en el que la comunicación puede llevar más tiempo que el cálculo real, lo cual no es ideal.

#Introduciendo la Atención 2D

Para cerrar las brechas dejadas por los métodos existentes, se ha introducido el sistema de Atención 2D como un marco de entrenamiento para LLMs de secuencias largas. Este método innovador combina el paralelismo por cabeza y el paralelismo por contexto para crear un proceso de entrenamiento más escalable y eficiente.

En la Atención 2D, los tensores se distribuyen entre GPUs en función de las dimensiones de las cabezas mientras también se dividen en trozos dentro de las dimensiones de contexto. Este enfoque dual mejora la escalabilidad al fusionar los dos métodos y reduce la necesidad de comunicación entre pares al organizar el proceso en secciones manejables. Además, este diseño permite que haya más superposiciones de computación con los procesos de comunicación.

#Mejorando la Eficiencia de Comunicación con la Atención de Doble Anillo

Para aumentar la efectividad de los bloques de atención durante el entrenamiento, se ha introducido la Atención de Doble Anillo. Esta técnica hace un mejor uso de los recursos de red disponibles, asegurando que las tareas de comunicación y computación puedan ocurrir simultáneamente, reduciendo el tiempo total empleado.

El marco de Atención 2D no solo divide tensores y organiza el proceso de atención, sino que también permite diferentes estrategias para colocar tareas. Esto significa que se pueden usar tanto colocaciones por cabeza como por contexto, dependiendo de cuál sea mejor para una tarea determinada.

En la colocación por cabeza, las GPUs que trabajan en el mismo grupo de atención se mantienen juntas para maximizar la velocidad. Sin embargo, en la colocación por contexto, se priorizan las GPUs que están en el mismo grupo de contexto, reduciendo los tiempos de espera durante el procesamiento.

#Resultados de Rendimiento e Implementaciones

Numerosos experimentos muestran que el marco de Atención 2D supera significativamente a los sistemas existentes como DeepSpeed-Ulysses y Megatron Context Parallelism. El nuevo sistema ha demostrado su capacidad en términos de velocidad de entrenamiento y escalabilidad, al tiempo que mejora la Utilización de FLOPs del modelo.

A través de una combinación de técnicas avanzadas, como Hybrid ZeRO y Selective Checkpoint++, este sistema puede minimizar los costos de memoria durante el entrenamiento. Esto es especialmente importante durante el entrenamiento de secuencias largas, donde los recursos de memoria pueden agotarse.

#Estrategias de Entrenamiento Distribuido

Los métodos de entrenamiento distribuido, como el paralelismo de datos, el paralelismo de tensores y el paralelismo en tuberías, han estado en uso durante mucho tiempo para aumentar la velocidad de entrenamiento mientras disminuyen el consumo de recursos. El paralelismo de datos divide los datos de entrada en secciones más pequeñas, distribuyéndolos entre múltiples GPUs. El paralelismo de tensores comparte parámetros del modelo entre GPUs, permitiendo cálculos paralelos. El paralelismo en tuberías divide las capas del modelo en etapas que se pueden procesar de manera conjunta, ayudando a mejorar aún más la velocidad. Sin embargo, esto también puede llevar a ineficiencias si no se gestiona correctamente.

Cada una de estas estrategias tiene fortalezas y debilidades, lo que significa que se requiere una consideración cuidadosa para alcanzar una eficiencia óptima durante el entrenamiento.

#Comprendiendo la Arquitectura de los LLMs

Los LLMs emplean típicamente una arquitectura de transformador que consta de varias capas. Cada capa contiene un bloque de atención y un bloque de red de avance (FFN). El bloque de atención toma datos de entrada y los divide en tensores para cálculos de consulta, clave y valor, que son esenciales para el cálculo de atención.

La Atención Multicabeza (MHA) divide estos tensores entre varias cabezas para su procesamiento. Cada cabeza calcula su atención antes de combinar los resultados. La Atención por Consulta Agrupada (GQA) lleva esto un paso más allá al agrupar las cabezas de consulta, permitiéndoles compartir un único conjunto de cabezas de clave y valor.

#Evaluación y Comparación con Sistemas Existentes

El rendimiento del nuevo sistema se ha medido en una variedad de configuraciones y configuraciones. Muestra una eficiencia y utilización mejoradas en comparación con los métodos tradicionales. Al incorporar técnicas innovadoras, el rendimiento de entrenamiento se ha mejorado significativamente para modelos como 7B-MHA y 7B-GQA.

Los resultados indican que el uso del marco de Atención 2D permite un uso más eficiente de los recursos, lo que lleva a una mayor Utilización de FLOPs del Modelo y Tokens por GPU por Segundo. Esto permite tiempos de entrenamiento más rápidos y un mejor rendimiento general.

#Escalabilidad y Gestión de Memoria

La escalabilidad es un aspecto crucial cuando se trata de entrenar modelos grandes. El nuevo sistema mejora la escalabilidad del entrenamiento de secuencias largas mediante el uso de estrategias que permiten una distribución más amplia de tareas.

La gestión inteligente de la memoria también es un enfoque significativo. El nuevo marco puede gestionar la memoria de manera efectiva, asegurando que el entrenamiento pueda continuar sin quedarse corto en recursos. Técnicas como el almacenamiento selectivo de gradientes ayudan a gestionar los costos de memoria al almacenar solo los datos necesarios y recomputando según sea necesario, facilitando el entrenamiento de modelos grandes durante períodos prolongados.

#Conclusión

El entrenamiento eficiente de grandes modelos de lenguaje con secuencias largas es un esfuerzo vital en el actual panorama del desarrollo de IA. La introducción de técnicas innovadoras como la Atención 2D y la Atención de Doble Anillo ofrece mejoras significativas sobre los métodos existentes. Con una mayor escalabilidad, mejor eficiencia de comunicación y una utilización optimizada de recursos, este nuevo marco tiene el potencial de transformar cómo se entrenan los LLMs de secuencias largas.

En general, los avances presentados en este marco marcan una dirección prometedora para el futuro de la investigación y aplicación de IA, proporcionando una base sólida para futuras exploraciones en este campo.