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Echo : Découplage de l'inférence et de l'entraînement pour l'alignement RL à grande échelle sur des essaims hétérogènes
작성자
Haebom
Auteur
Jie Xiao, Changyuan Fan, Qingnan Ren, Alfred Long, Yuchen Zhang, Rymon Yu, Eric Yang, Lynn Ai, Shaoduo Gan
Contour
Cet article présente un système appelé Echo pour résoudre le problème de commutation sérielle entre les tâches d'inférence et d'apprentissage dans le post-apprentissage par renforcement des modèles de langage à grande échelle (LLM). Les systèmes existants effectuent l'inférence et l'optimisation des politiques sur le même cluster GPU, ce qui contrevient à l'hypothèse SPMD. Echo résout ce problème en séparant l'inférence et l'apprentissage sur des clusters hétérogènes. Deux protocoles de synchronisation légers (mode pull séquentiel et mode push-pull asynchrone) sont introduits pour maximiser l'utilisation du matériel tout en maintenant l'efficacité statistique. Les résultats expérimentaux démontrent qu'Echo atteint une vitesse de convergence et des récompenses finales comparables aux méthodes existantes dans des clusters géographiquement distribués utilisant des LLM Qwen de différentes tailles, tout en déchargeant les tâches d'inférence sur du matériel périphérique à faible coût.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous démontrons que la séparation des tâches d’inférence et de formation peut maximiser l’utilisation du matériel et réduire les coûts de formation par renforcement des modèles linguistiques à grande échelle.
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Cela suggère que des performances de niveau centre de données peuvent être obtenues en exploitant du matériel hétérogène distribué géographiquement.
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Nous démontrons qu’un protocole de synchronisation léger peut améliorer l’efficacité de la formation distribuée tout en maintenant l’efficacité statistique.
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Limitations:
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Les expériences présentées sont limitées à un environnement LLM (Qwen) et cluster spécifique, nécessitant des recherches supplémentaires sur la généralisabilité.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur son évolutivité et son applicabilité aux LLM de différentes tailles et types.
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L’optimisation du protocole de synchronisation proposé et l’étude de son adaptabilité à divers environnements sont nécessaires.
