Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học phân tán để khắc phục những hạn chế của điện toán một trung tâm, tập trung cụ thể vào học tăng cường (RL) sau khi huấn luyện các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Để giải quyết những thách thức vốn có trong môi trường phân tán không đồng nhất do sự kết hợp chặt chẽ giữa các chu kỳ lấy mẫu-huấn luyện trong RL thông thường, chúng tôi đề xuất HeteroRL, một kiến trúc RL không đồng bộ tách rời việc lấy mẫu triển khai và học tham số. Chúng tôi xác định vấn đề về phương sai cao do sự phân kỳ KL do độ trễ mạng, dẫn đến lỗi lấy mẫu quan trọng. Chúng tôi đề xuất thuật toán Tối ưu hóa Chính sách Kỳ vọng Nhóm (GEPO), giúp giảm phương sai trọng số quan trọng thông qua cơ chế lấy mẫu được cải tiến. Về mặt lý thuyết, GEPO đạt được khả năng giảm phương sai theo cấp số nhân và kết quả thực nghiệm chứng minh rằng nó thể hiện sự suy giảm hiệu suất dưới 3% ngay cả khi độ trễ là 1.800 giây, đồng thời vẫn duy trì độ ổn định vượt trội so với các phương pháp hiện có như GRPO. Điều này cho thấy tiềm năng mạnh mẽ của RL phân tán trong các mạng không đồng nhất.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp đào tạo sau hiệu quả cho các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn bằng cách sử dụng học tăng cường trong môi trường phân tán không đồng nhất.
◦
Chúng tôi đề xuất HeteroRL, một kiến trúc RL không đồng bộ có khả năng chống lại sự chậm trễ của mạng và GEPO, một kỹ thuật lấy mẫu hiệu quả.
◦
Về mặt lý thuyết, GEPO đạt được khả năng giảm phương sai theo cấp số nhân và đã được xác minh bằng thực nghiệm là có độ ổn định tuyệt vời.
◦
Trình bày những khả năng mới cho việc đào tạo và triển khai mô hình ngôn ngữ quy mô lớn trong môi trường phân tán.
•
Limitations:
◦
Việc cải thiện hiệu suất của GEPO có thể bị giới hạn ở một số môi trường mạng hoặc một số loại LLM nhất định.
◦
Do những hạn chế trong môi trường thử nghiệm, cần phải xác minh thêm hiệu suất tổng quát hóa trong môi trường phân tán thực tế.
◦
Cần nghiên cứu thêm về khả năng mở rộng của HeteroRL và khả năng áp dụng của nó vào các môi trường học tập phân tán khác.
