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 rằng việc đào tạo các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đa phương thức vẫn là một thách thức đáng kể do các kiến trúc mô hình không đồng nhất cần thiết để xử lý các phương thức đa dạng, đòi hỏi phải thiết kế hệ thống phức tạp cho việc đào tạo quy mô lớn. Các khuôn khổ hiện có thường đan xen định nghĩa mô hình và logic song song, hạn chế khả năng mở rộng và chi phí kỹ thuật của đào tạo đa phương thức đầu cuối. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày VeOmni, một khuôn khổ đào tạo mô-đun và hiệu quả để tăng tốc quá trình phát triển LLM đa phương thức. VeOmni giới thiệu các công thức phân tán lấy mô hình làm trung tâm, tách biệt giao tiếp khỏi tính toán, cho phép xử lý song song 3D hiệu quả trong các LLM đa phương thức. Nó cũng cung cấp một giao diện cấu hình linh hoạt cho phép tích hợp liền mạch các phương thức mới với những thay đổi mã tối thiểu. Chúng tôi chứng minh rằng bằng cách sử dụng VeOmni, một mô hình Hỗn hợp Chuyên gia (MoE) đa phương thức với 30B tham số có thể được đào tạo ở thông lượng 2.800 mã thông báo/giây/GPU và mở rộng đến độ dài ngữ cảnh 160K với tính song song 3D trên 128 GPU. Điều này chứng minh tính hiệu quả và khả năng mở rộng tuyệt vời cho đào tạo LLM đa phương thức quy mô lớn.
Takeaways, Limitations
•
_____T35976____:
◦
Chúng tôi giới thiệu VeOmni, một khuôn khổ mới giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và khả năng mở rộng của đào tạo LLM đa phương thức bằng cách tách rời định nghĩa mô hình và giao tiếp.
◦
Cho phép đào tạo LLM đa phương thức quy mô lớn thông qua xử lý song song 3D.
◦
Dễ dàng tích hợp các phương thức mới thông qua giao diện cấu hình linh hoạt.
◦
Kết quả thử nghiệm chứng minh hiệu suất và khả năng mở rộng vượt trội của VeOmni.
•
Limitations:
◦
Cần có thêm nghiên cứu về các ứng dụng thực tế của VeOmni và khả năng tổng quát hóa của nó đối với nhiều kiến trúc LLM đa phương thức khác nhau.
◦
Có thể được tối ưu hóa cho một môi trường phần cứng cụ thể, yêu cầu xác minh khả năng di động sang các môi trường phần cứng khác.
◦
Cần có thêm các thí nghiệm và phân tích để xác định hiệu quả và tính ổn định của quá trình đào tạo trên các mô hình rất lớn.
