«А можно быстрее?»: разбираем методы ускорения обучения нейронных сетей
«А можно быстрее?»: разбираем методы ускорения обучения нейронных сетей
Современные нейросетевые архитектуры достигают впечатляющих результатов в сложных задачах ИИ благодаря росту объёмов данных и вычислительных мощностей. Однако обратной стороной медали стала высокая ресурсоёмкость обучения.
Например, последняя версия GPT-4 от OpenAI обучалась на большом GPU-кластере. По некоторым данным, она содержит около 1,8 триллиона параметров, а её обучение обошлось более чем в 100 млн долларов. А модель Llama 3.1 405B, вроде бы оптимизированная под ограниченные ресурсы, всё равно требовала более 15 триллионов токенов и свыше 16 тысяч GPU NVIDIA H100.
И хотя нынешнее качество работы LLM уже можно действительно назвать выдающимся, на практике они подкидывают разработчикам широкий ряд проблем производительности: от запредельных объёмов данных до оптимизации гиперпараметров. Всё это приводит к потребности в ускорении обучения.
Ребята из Magnus Tech подготовили серию материалов, которые помогут разобраться в ускорении обучения нейросетей. В этой статье рассмотрим различные теоретические аспекты — от аппаратного ускорения до правильной организации самого обучения.
Современные нейросетевые архитектуры достигают впечатляющих результатов в сложных задачах ИИ благодаря росту объёмов данных и вычислительных мощностей. Однако обратной стороной медали стала высокая ресурсоёмкость обучения.
Например, последняя версия GPT-4 от OpenAI обучалась на большом GPU-кластере. По некоторым данным, она содержит около 1,8 триллиона параметров, а её обучение обошлось более чем в 100 млн долларов. А модель Llama 3.1 405B, вроде бы оптимизированная под ограниченные ресурсы, всё равно требовала более 15 триллионов токенов и свыше 16 тысяч GPU NVIDIA H100.
И хотя нынешнее качество работы LLM уже можно действительно назвать выдающимся, на практике они подкидывают разработчикам широкий ряд проблем производительности: от запредельных объёмов данных до оптимизации гиперпараметров. Всё это приводит к потребности в ускорении обучения.
Ребята из Magnus Tech подготовили серию материалов, которые помогут разобраться в ускорении обучения нейросетей. В этой статье рассмотрим различные теоретические аспекты — от аппаратного ускорения до правильной организации самого обучения.
Канал источник:@habr_com