مدیریت مجموعه داده های بزرگ در آموزش LLM: معماری ها و تکنیک های آموزشی توزیع شده
در یادگیری ماشینی، آموزش Large Language Models مدل‌های زبان بزرگ (LLM) پس از یک تلاش تخصصی در ابتدا به یک روش معمول تبدیل شده است.
اندازه مجموعه داده‌های مورد استفاده برای آموزش همراه با نیاز به مدل‌های قوی‌تر افزایش می‌یابد.
بررسی‌های اخیر نشان می‌دهد که اندازه کل مجموعه داده‌های مورد استفاده برای LLM های پیش‌آموزشی بیش از 774.5 ترابایت است، با بیش از 700 میلیون نمونه در مجموعه‌های داده مختلف.
با این وجود، مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ یک عملیات دشوار است که علاوه بر داده‌های صحیح، نیازمند زیرساخت‌ها و روش‌های مناسب است.
در این وبلاگ، بررسی خواهیم کرد که چگونه معماری ها و تکنیک های آموزشی توزیع شده می توانند به مدیریت موثر این مجموعه داده های گسترده کمک کنند.
چالش مجموعه داده های بزرگ
قبل از بررسی راه حل ها، مهم است که بدانیم چرا کار کردن با مجموعه داده های بزرگ بسیار چالش برانگیز است. آموزش یک LLM معمولاً نیازمند پردازش صدها میلیارد یا حتی تریلیون ها توکن است. این حجم عظیم از داده ها به ذخیره سازی، حافظه و قدرت پردازش قابل توجهی نیاز دارد.
علاوه بر این، مدیریت این داده ها مستلزم اطمینان از ذخیره کارآمد و دسترسی همزمان آن در چندین رایانه است.
حجم بالای داده ها و زمان پردازش مشکلات اصلی هستند. برای هفته‌ها تا ماه‌ها، مدل‌هایی مانند GPT-3 و بالاتر ممکن است برای کار کردن به صدها GPU یا TPU نیاز داشته باشند. در این مقیاس، تنگناها در بارگذاری داده ها، پردازش، و هماهنگ سازی مدل به راحتی می تواند رخ دهد که منجر به ناکارآمدی می شود.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
آموزش توزیع شده: بنیاد مقیاس پذیری
آموزش توزیع شده تکنیکی است که مدل‌های یادگیری ماشین را قادر می‌سازد تا با افزایش اندازه مجموعه داده‌ها مقیاس شوند.
به عبارت ساده، این شامل تقسیم کار آموزش در چندین ماشین است که هر کدام کسری از کل مجموعه داده را مدیریت می کنند.
این رویکرد نه تنها آموزش را تسریع می‌کند، بلکه به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا بر روی مجموعه داده‌های بسیار بزرگی که روی یک ماشین جا شوند، آموزش داده شوند.
دو نوع اصلی آموزش توزیع شده وجود دارد:
موازی سازی داده ها:
مجموعه داده با استفاده از این روش به دسته های کوچکتر تقسیم می شود و هر ماشین دسته مجزایی از داده ها را پردازش می کند. پس از پردازش هر دسته، وزن مدل تغییر می کند و هماهنگ سازی به طور منظم انجام می شود تا اطمینان حاصل شود که همه مدل ها مطابقت دارند.
موازی سازی مدل:
در اینجا، خود مدل به چندین ماشین تقسیم می شود. هر ماشین بخشی از مدل را نگه می‌دارد و با انتقال داده‌ها از طریق مدل، ارتباط بین ماشین‌ها برای اطمینان از عملکرد روان اتفاق می‌افتد.
برای مدل‌های زبان بزرگ LLM، ترکیبی از هر دو رویکرد – معروف به موازی‌سازی ترکیبی – اغلب برای ایجاد تعادل بین مدیریت کارآمد داده و توزیع مدل استفاده می‌شود.
معماری های آموزشی توزیع شده کلیدی
هنگام راه اندازی یک سیستم آموزشی توزیع شده برای مجموعه داده های بزرگ، انتخاب معماری مناسب ضروری است. چندین سیستم توزیع شده برای مدیریت موثر این بار توسعه داده شده اند، از جمله:
معماری سرور پارامتر
در این تنظیمات، یک یا چند سرور پارامترهای مدل را نگه می‌دارند در حالی که گره‌های کاربر داده‌های آموزشی را مدیریت می‌کنند.
کاربران پارامترها را به روز می کنند و سرورهای پارامتر وزن های به روز شده را همگام سازی و توزیع می کنند. در حالی که این روش می تواند موثر باشد، نیاز به تنظیم دقیق برای جلوگیری از تنگناهای ارتباطی دارد.
معماری همه جانبه
این معمولاً در موازی سازی داده ها استفاده می شود، جایی که هر گره کارگر به طور مستقل گرادیان های خود را محاسبه می کند.
پس از آن، گره ها با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند تا گرادیان ها را به گونه ای ترکیب کنند که اطمینان حاصل شود که همه گره ها با وزن های مشابه کار می کنند.
این معماری می تواند کارآمدتر از مدل سرور پارامتر باشد، به ویژه هنگامی که با اتصالات با کارایی بالا مانند InfiniBand ترکیب شود.
Ring-All-Reduce
این نوعی از معماری تمام کاهش است که گره های کارگر را در یک حلقه سازماندهی می کند، جایی که داده ها به صورت دایره ای ارسال می شوند.
هر گره با دو گره دیگر ارتباط برقرار می کند و داده ها برای اطمینان از به روز شدن همه گره ها در گردش هستند.
این تنظیم زمان مورد نیاز برای همگام سازی گرادیان را به حداقل می رساند و برای تنظیمات بسیار بزرگ مناسب است.
موازی سازی مدل با موازی Pipeline
در شرایطی که یک مدل برای یک ماشین خیلی بزرگ است، موازی سازی مدل ضروری است.
ترکیب این مورد با موازی Pipeline، که در آن داده ها به صورت تکه ای در مراحل مختلف مدل پردازش می شوند، کارایی را بهبود می بخشد.
این رویکرد تضمین می‌کند که هر مرحله از مدل داده‌های خود را پردازش می‌کند در حالی که مراحل دیگر داده‌های متفاوتی را مدیریت می‌کنند و به طور قابل‌توجهی روند کلی آموزش را سرعت می‌بخشد.
5 تکنیک برای آموزش کارآمد توزیع شده
صرف داشتن یک معماری توزیع شده برای اطمینان از آموزش روان کافی نیست. چندین تکنیک وجود دارد که می توان برای بهینه سازی عملکرد و به حداقل رساندن ناکارآمدی ها استفاده کرد:
- تجمع گرادیان
یکی از تکنیک های کلیدی برای آموزش توزیع شده، انباشت گرادیان است. به‌جای به‌روزرسانی مدل پس از هر دسته کوچک، گرادیان‌ها از چندین دسته کوچکتر قبل از انجام به‌روزرسانی جمع‌آوری می‌شوند.
این امر باعث کاهش سربار ارتباط و استفاده کارآمدتر از شبکه، به ویژه در سیستم هایی با تعداد گره های زیاد می شود.
- آموزش دقیق ترکیبی
به طور فزاینده ای، تمرینات دقیق ترکیبی برای سرعت بخشیدن به تمرین و کاهش استفاده از حافظه استفاده می شود.
با استفاده از اعداد ممیز شناور با دقت پایین تر (مانند FP16) برای محاسبات به جای FP32 معمولی، می توان آموزش را سریعتر بدون به خطر انداختن دقت مدل تکمیل کرد.
این مقدار حافظه و زمان محاسباتی مورد نیاز را کاهش می‌دهد، که هنگام مقیاس‌پذیری در چندین ماشین بسیار مهم است.
-
اشتراک گذاری و ذخیره سازی داده ها
Sharding، که مجموعه داده را به بخش‌های کوچکتر و قابل مدیریت‌تر تقسیم می‌کند که ممکن است همزمان بارگذاری شوند، یکی دیگر از رویکردهای مهم است.
این سیستم از نیاز به بارگیری مجدد داده ها از ذخیره سازی با استفاده از حافظه پنهان نیز جلوگیری می کند، که می تواند در هنگام مدیریت مجموعه داده های بزرگ یک گلوگاه باشد.
- به روز رسانی ناهمزمان
در به‌روزرسانی‌های سنکرون سنتی، همه گره‌ها باید منتظر بمانند تا بقیه قبل از ادامه کار تکمیل شوند.
با این حال، به‌روزرسانی‌های ناهمزمان به گره‌ها اجازه می‌دهند تا بدون انتظار برای همگام‌سازی همه کارگران، به کار خود ادامه دهند و توان عملیاتی کلی را بهبود بخشند.
اما در یک نکته مهم، این خطر ناهماهنگی در به‌روزرسانی‌های مدل را به همراه دارد، بنابراین تعادل دقیق لازم است.
-
جرم گیری الاستیک (Elastic Scaling)
زیرساخت ابری که می‌تواند کشسان باشد – یعنی مقدار منابع موجود می‌تواند در صورت نیاز افزایش یا کاهش یابد – اغلب برای آموزش توزیع‌شده استفاده می‌شود.
این به ویژه برای تغییر ظرفیت با توجه به اندازه و پیچیدگی مجموعه داده مفید است و تضمین می کند که منابع همیشه به طور مؤثر استفاده می شوند.
غلبه بر چالش های آموزش توزیع شده
اگرچه معماری های توزیع شده و روش های آموزشی مشکلات مربوط به مجموعه داده های بزرگ را کاهش می دهند، با این وجود تعدادی از چالش های خاص خود را ارائه می دهند. در اینجا چند مشکل و راه حل برای آنها وجود دارد:
- تنگناهای شبکه
قابلیت اطمینان و سرعت شبکه زمانی که داده ها در بین چندین کامپیوتر پراکنده می شوند بسیار مهم می شود. در سیستم های توزیع شده معاصر، اتصالات با پهنای باند بالا و تاخیر کم مانند NVLink یا InfiniBand اغلب برای تضمین ارتباط سریع ماشین به ماشین استفاده می شود.
- تحمل خطا
با سیستم های بزرگ و توزیع شده، خرابی ها اجتناب ناپذیر است. تکنیک‌های تحمل خطا مانند بررسی مدل و تکرار تضمین می‌کنند که آموزش می‌تواند از آخرین حالت خوب بدون از دست دادن پیشرفت از سر گرفته شود.
- تعادل بار
توزیع کار به طور مساوی در بین ماشین ها می تواند چالش برانگیز باشد. متعادل کردن بار مناسب تضمین می کند که هر گره سهم عادلانه ای از کار را دریافت می کند و از بارگیری بیش از حد برخی از گره ها در حالی که سایر گره ها کم استفاده می شوند جلوگیری می کند.
-
تنظیم فراپارامتر
تنظیم فراپارامترهایی مانند نرخ یادگیری و اندازه دسته ای در محیط های توزیع شده پیچیده تر است.
ابزارها و تکنیک‌های خودکار مانند آموزش مبتنی بر جمعیت (PBT) و بهینه‌سازی بیزی می‌توانند به ساده‌سازی این فرآیند کمک کنند.
نتیجه گیری
در رقابت برای ساخت مدل‌های قدرتمندتر، ما شاهد ظهور سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر هستیم که می‌توانند پیچیدگی‌های مقیاس‌بندی را مدیریت کنند.
از موازی‌سازی ترکیبی تا مقیاس‌بندی الاستیک، این روش‌ها فقط بر محدودیت‌های فنی غلبه نمی‌کنند، بلکه نحوه تفکر ما در مورد پتانسیل هوش مصنوعی را تغییر می‌دهند.
چشم انداز هوش مصنوعی در حال تغییر است، و کسانی که می توانند در هنر مدیریت مجموعه داده های بزرگ تسلط داشته باشند، هزینه را به آینده ای هدایت می کنند که مرزهای احتمالی به طور مداوم بازتعریف می شود.
مقاله های مرتبط:
1- DBMS یا سیستم مدیریت پایگاه داده چیست؟
2- نقش اتوماسیون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
3- کارشناس پایگاه داده کیست؟
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها