Познакомьтесь с GigaGPT реализацией Cerebras наноГПТ Андрея Карпати, которая обучает модели искусственного интеллекта размером GPT-3 всего за 565 строк кода.

Откройте для себя реализацию Cerebras наноГПТ от GigaGPT Андрея Карпати обучение моделей искусственного интеллекта размером GPT-3 с помощью всего 565 строк кода.

“`html

Обучение больших моделей трансформеров представляет существенные вызовы, особенно при стремлении к моделям с миллиардами или даже триллионами параметров. Основная преграда заключается в борьбе с эффективным распределением нагрузки по нескольким графическим процессорам, учитывая ограничения памяти. На данный момент существуют сложные фреймворки масштабирования больших языковых моделей (LLM), такие как Megatron, DeepSpeed, NeoX, Fairscale и Mosaic Foundry. Однако эти фреймворки вводят значительную сложность при увеличении размеров моделей. В обсуждаемом исследовании представлено революционное решение Cerebras’ gigaGPT, которое помогает преодолеть эти проблемы, предлагая альтернативный подход, исключающий необходимость в сложных техниках параллелизации.

Для обучения больших моделей трансформеров преобладающие методы, такие как Megatron и DeepSpeed, используют распределенные вычисления с использованием нескольких графических процессоров. Однако при превышении нескольких миллиардов параметров эти методы сталкиваются с ограничениями по памяти, что требует сложных решений. В отличие от них, gigaGPT от Cerebras предлагает переход на новый подход. Он реализует nanoGPT, имеющий удивительно компактный код всего 565 строк. Эта реализация позволяет обучать модели с более чем 100 миллиардами параметров, без дополнительного кода или зависимости от сторонних фреймворков. GigaGPT использует обширные ресурсы памяти и вычислительной мощности аппаратного обеспечения Cerebras. В отличие от аналогичных решений, оно работает без введения дополнительных сложностей, предлагая лучшее из двух миров – краткий, взламываемый исходный код и способность обучать модели размером GPT-3.

В основе GigaGPT лежит базовая архитектура GPT-2, тесно соответствующая принципам nanoGPT. В ней используются основные векторные представления позиций, стандартное внимание, смещения во всей модели и выбор для отображения структуры nanoGPT. Имплементация открыта для моделей разных размеров; gigaGPT подтверждает свою универсальность, обучая модели с 111М, 13B, 70B и 175B параметрами.

• Декодирование vLLM стратегии для повышения эффективности ваших выводов языковой модели
• Обширная обучающая программа по естественному языку 2024
• 40+ Крутых инструментов ИИ, которые стоит проверить (декабрь 2023)

В качестве тестовой площадки используется набор данных OpenWebText, совместно с токенизатором GPT-2 и кодом предварительной обработки из nanoGPT. Производительность GigaGPT подчеркивается тем, что она масштабируется от моделей на миллионах до тех, у которых сотни миллиардов параметров, без необходимости использования специальных техник параллелизации. 565 строк кода охватывают весь репозиторий, демонстрируя его простоту и эффективность.

Успех реализации также проявляется в определенных конфигурациях моделей. Например, конфигурация 111М соответствует Cerebras-GPT, сохраняя те же размеры модели, скорость обучения, размер пакета и график обучения. Аналогично, конфигурация 13B тесно соответствует соответствующей конфигурации Cerebras-GPT по размеру, а конфигурация 70B черпает вдохновение из Llama-2 70B. Модель 70B поддерживает стабильность и производительность, демонстрируя свою масштабируемость. После проверки модели 70B исследователи расширили границы, создавая 175B модель на основе статьи GPT-3. Первые шаги показывают способность модели справляться с увеличенным масштабом без проблем с памятью, намекая на то, что gigaGPT может масштабироваться до моделей с более чем 1 трлн параметров.

В заключение, gigaGPT является прорывным решением для преодоления проблем обучения больших моделей трансформеров. Реализация исследовательской команды не только упрощает процесс за счет предоставления краткого и взламываемого исходного кода, но и позволяет обучать модели размером GPT-3. Использование аппаратного обеспечения Cerebras с его обширной памятью и вычислительной мощностью является значительным прорывом в области обучения моделей ИИ крупного масштаба, делая его более доступным, масштабируемым и эффективным. Этот инновационный подход предлагает многообещающую возможность для исследователей и практиков машинного обучения, которые стремятся справиться с сложностями обучения масштабных языковых моделей.

“`

Статья Знакомьтесь с GigaGPT: реализация nanoGPT от Cerebras, которая обучает модели искусственного интеллекта размером GPT-3 всего за 565 строк кода появилась первоначально на MarkTechPost.