多くの企業がAIを活用して業務を変革することを目指していますが、高度なAIシステムのトレーニングにかかるコストに直面することがよくあります。Elon Muskは、特に大規模言語モデル（LLM）のトレーニングと最適化において、GPUなどのハードウェアに関するエンジニアリングの課題が進展を妨げることが多いと指摘しています。
大手テクノロジー企業はトレーニングや最適化に何百万、時には数十億円を投じることができますが、予算が限られた中小企業やスタートアップは追いつくことが難しいと感じています。本記事では、リソースが限られている開発者がAIモデルを手頃な価格でトレーニングできるいくつかの戦略を探ります。
AIトレーニングのコストを理解する
AI製品を作成・展開する際、基盤モデルでもファインチューニングされたアプリケーションでも、特に高性能なAIチップ、特にGPUに依存することが多いです。このGPUは高価で手に入りづらいものです。機械学習コミュニティでは、「GPUリッチ」と「GPUプア」という用語がこの格差を表現するために使われています。LLMのトレーニングに必要なコストは、主にハードウェアの購入と維持に由来し、機械学習アルゴリズム自体にはあまり関係しません。
これらのモデルのトレーニングには膨大な計算能力が求められ、特に大規模なモデルではさらなるリソースが必要です。たとえば、LLaMA 2 70Bのトレーニングでは70億のパラメータを2兆のトークンにわたって処理し、少なくとも10^24の浮動小数点演算が必要でした。しかし、十分なGPUリソースが不足している場合、どうすればよいのでしょうか？悲観しないでください。実現可能な代替策があります。
AIトレーニングのコスト効果的な戦略
高価なハードウェアへの依存を軽減し、コストを大幅に削減するためのいくつかの革新的な戦略があります。
1. ハードウェア最適化
トレーニングハードウェアの調整と最適化は効率向上につながります。実験的で高価ではありますが、このアプローチは大規模LLMトレーニングにおいて潜在的なメリットを持っています。MicrosoftやMetaのカスタムAIチップ、NvidiaやOpenAIによる新しい半導体プロジェクト、Vastなどの企業が提供するGPUレンタルサービスなどが例として挙げられます。しかし、この戦略は主に多額の初期投資が可能な大企業にとって有利であり、今すぐAI市場に参入したい中小企業には負担となります。
2. ソフトウェア革新
限られた予算で運営している企業には、ソフトウェアベースの最適化が利用可能な手段となります。以下の効果的なツールを見てみましょう。
- 混合精度トレーニング
混合精度トレーニングは、低精度のオペレーションを使用してメモリの使用効率を最適化し、計算の非効率を最小限に抑えます。b/float16と標準のfloat32オペレーションを組み合わせることで、速度が向上しながらメモリを節約できます。この手法は、GPUで最大6倍、TPUで2～3倍のランタイム改善をもたらす可能性があり、予算の厳しい企業にとって非常に価値があります。
- アクティベーションチェックポイント
限られたメモリで運用している場合に最適なアクティベーションチェックポイントは、トレーニング中に必要最小限の値のみを保存することでメモリの消費を大幅に減少させます。このアプローチにより、ハードウェアをアップグレードすることなくモデルのトレーニングができ、メモリ使用量を最大70%減らしながらトレーニング時間を15〜25%延長します。PyTorchライブラリでサポートされており、実装も簡単で、多くの企業にとっては有意義なトレードオフとなるでしょう。
- マルチGPUトレーニング
複数のGPUを同時に活用してモデルのトレーニングを加速するアプローチで、ベーカリーにおける職人の数を増やして生産を急ぐのに似ています。数台のGPUを利用することで、トレーニング時間を大幅に短縮し、リソースを最大限に活用できます。これらのための注目すべきツールには以下が含まれます：
- DeepSpeed：トレーニング速度を最大10倍向上させます。
- FSDP：PyTorchで追加の15〜20%の効率を向上させます。
- YaFSDP：10〜25%の速度向上を提供するさらなる最適化を行います。
結論
混合精度トレーニング、アクティベーションチェックポイント、マルチGPU設定などの技術を採用することで、中小企業はAIトレーニングの能力を効果的に向上させ、コストを削減し、リソースの使用を最適化できます。これらの方法論は、既存のインフラストラクチャ上で大規模なモデルをトレーニングすることを可能にし、急速に進化するAI市場においてイノベーションと競争を促進します。
「AIがあなたを置き換えることはないが、AIを活用する誰かが常に代わりに現れる」と言われるように、適切な戦略を持てば、限られた予算でもAIを取り入れることは現実のものとなります。
Ksenia SeはTuring Postの創設者です。
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