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.
Echo: Tách rời suy luận và đào tạo để căn chỉnh RL quy mô lớn trên các đàn không đồng nhất
Created by
Haebom
Tác giả
Jie Xiao, Changyuan Fan, Qingnan Ren, Alfred Long, Yuchen Zhang, Rymon Yu, Eric Yang, Lynn Ai, Shaoduo Gan
Phác thảo
Bài báo này trình bày một hệ thống có tên Echo để giải quyết vấn đề chuyển đổi tuần tự giữa các tác vụ suy luận và huấn luyện trong hậu huấn luyện dựa trên học tăng cường của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Các hệ thống hiện có thực hiện suy luận và tối ưu hóa chính sách trên cùng một cụm GPU, vi phạm giả định SPMD. Echo giải quyết vấn đề này bằng cách tách suy luận và huấn luyện thành các cụm không đồng nhất. Hai giao thức đồng bộ hóa nhẹ (chế độ kéo tuần tự và chế độ đẩy-kéo không đồng bộ) được giới thiệu để tối đa hóa việc sử dụng phần cứng trong khi vẫn duy trì hiệu quả thống kê. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng Echo đạt được tốc độ hội tụ và phần thưởng cuối cùng tương đương với các phương pháp hiện có trong các cụm phân tán địa lý sử dụng Qwen LLM với nhiều kích cỡ khác nhau, đồng thời chuyển giao các tác vụ suy luận sang phần cứng biên giá rẻ.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng việc tách biệt các tác vụ suy luận và đào tạo có thể tối đa hóa việc sử dụng phần cứng và giảm chi phí trong đào tạo học tăng cường các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
◦
ĐIều này cho thấy hiệu suất ở cấp độ trung tâm dữ liệu có thể đạt được bằng cách tận dụng phần cứng không đồng nhất phân bổ theo địa lý.
◦
Chúng tôi chứng minh rằng một giao thức đồng bộ hóa nhẹ có thể cải thiện hiệu quả của đào tạo phân tán trong khi vẫn duy trì hiệu quả thống kê.
•
Limitations:
◦
Các thí nghiệm được trình bày bị giới hạn trong một môi trường LLM (Qwen) và cụm cụ thể, đòi hỏi phải nghiên cứu thêm về khả năng khái quát hóa.
◦
Cần nghiên cứu thêm về khả năng mở rộng và ứng dụng của nó đối với các LLM có quy mô và loại hình khác nhau.
◦
Cần phải tối ưu hóa giao thức đồng bộ hóa được đề xuất và nghiên cứu khả năng thích ứng của nó với nhiều môi trường khác nhau.
