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Este artículo enfatiza la importancia del aprendizaje distribuido para superar las limitaciones de la computación unicéntrica, centrándose específicamente en el aprendizaje por refuerzo (AR) tras el entrenamiento de modelos lingüísticos a gran escala (LLM). Para abordar los desafíos inherentes a los entornos distribuidos heterogéneos debido al estrecho acoplamiento de los ciclos de muestreo y entrenamiento en el AR convencional, proponemos HeteroRL, una arquitectura de AR asíncrona que desacopla el muestreo de despliegue y el aprendizaje de parámetros. Identificamos el problema de la alta varianza causada por la divergencia de KL debido a los retrasos de la red, lo que conduce a fallos en el muestreo de importancia. Proponemos el algoritmo de Optimización de Políticas de Expectativas de Grupo (GEPO), que reduce la varianza de los pesos de importancia mediante un mecanismo de muestreo mejorado. GEPO teóricamente logra una reducción exponencial de la varianza, y los resultados experimentales demuestran que presenta una degradación del rendimiento inferior al 3% incluso con retrasos de 1800 segundos, a la vez que mantiene una estabilidad superior a la de métodos existentes como GRPO. Esto sugiere el gran potencial del AR distribuido en redes heterogéneas.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un método eficiente de post-entrenamiento para modelos de lenguaje a gran escala utilizando aprendizaje de refuerzo en entornos distribuidos heterogéneos.
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Proponemos HeteroRL, una arquitectura RL asincrónica robusta a los retrasos de la red, y GEPO, una técnica de muestreo eficiente.
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GEPO teóricamente logra una reducción de la varianza exponencial y se ha verificado experimentalmente que tiene una excelente estabilidad.
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Presentamos nuevas posibilidades para el entrenamiento y la implementación de modelos lingüísticos a gran escala en entornos distribuidos.
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Limitations:
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Las mejoras de rendimiento de GEPO pueden estar limitadas a ciertos entornos de red o ciertos tipos de LLM.
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Debido a las limitaciones del entorno experimental, se requiere una verificación adicional del rendimiento de generalización en un entorno distribuido real.
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Se necesita más investigación sobre la escalabilidad de HeteroRL y su aplicabilidad a otros entornos de aprendizaje distribuido.
