Многие компании стремятся использовать ИИ для трансформации своих операций, но часто сталкиваются с высокими затратами на обучение продвинутых систем ИИ. Илон Маск подчеркивает, что инженерные проблемы часто мешают прогрессу, особенно когда речь идет об оптимизации аппаратного обеспечения, такого как графические процессоры (ГПУ), для интенсивных вычислительных загрузок при обучении и оптимизации больших языковых моделей (БЯМ).
В то время как крупные технологические компании могут выделять миллионы, а иногда и миллиарды на обучение и оптимизацию, малые предприятия и стартапы с ограниченными бюджетами могут испытывать трудности в этом аспекте. В этой статье мы рассмотрим несколько стратегий, которые помогут разработчикам с ограниченными ресурсами экономно обучать модели ИИ.
Понимание затрат на обучение ИИ
Создание и запуск продукта ИИ, будь то базовая модель или специализированное приложение, в значительной степени зависит от специализированных ИИ-микросхем, в частности, ГПУ. Эти ГПУ не только дороги, но и сложно добываемы. Сообщество машинного обучения ввело термины "богатые ГПУ" и "бедные ГПУ" для описания этого разрыва. Основные затраты на обучение БЯМ связаны с покупкой и обслуживанием аппаратного обеспечения, а не с самими алгоритмами машинного обучения.
Обучение этих моделей требует значительных вычислительных мощностей, при этом большие модели требуют еще больше ресурсов. Например, обучение LLaMA 2 70B включало обработку 70 миллиардов параметров на 2 триллионах токенов, что генерировало не менее 10^24 операций с плавающей точкой. Но что делать, если у вас недостаточно ГПУ? Не отчаивайтесь — есть жизнеспособные альтернативы.
Экономичные стратегии для обучения ИИ
Существует несколько инновационных стратегий, помогающих технологическим компаниям снизить зависимость от дорогостоящего оборудования и добиться значительной экономии.
1. Оптимизация аппаратного обеспечения
Настройка и оптимизация оборудования для обучения могут привести к повышенной эффективности. Хотя этот подход все еще является экспериментальным и дорогостоящим, он обладает потенциалом для обучения БЯМ в больших масштабах. Примеры включают специальные ИИ-микросхемы от Microsoft и Meta, новые полупроводниковые проекты от Nvidia и OpenAI, а также услуги аренды ГПУ от компаний, таких как Vast. Однако эта стратегия в основном выгодна крупным предприятиям, готовым инвестировать крупные суммы заранее — что является роскошью для малых игроков, стремящихся выйти на рынок ИИ сейчас.
2. Программные инновации
Для компаний с ограниченным бюджетом программные оптимизации предоставляют более доступный способ улучшения обучения БЯМ и снижения затрат. Рассмотрим некоторые из этих эффективных инструментов:
- Обучение с смешанной точностью
Обучение с использованием смешанной точности минимизирует вычислительные недостатки, применяя операции низкой точности для оптимизации использования памяти. Совмещение операций b/float16 с обычными float32 ускоряет процесс обработки данных, позволяя моделям ИИ работать более эффективно без потери точности. Эта техника может улучшить производительность до 6 раз на ГПУ и 2-3 раза на TPU, что делает её ценным инструментом для экономящих бюджет компаний.
- Контрольные точки активаций
Этот метод значительно снижает потребление памяти, сохраняя только необходимые значения во время обучения. Это позволяет обучать модель без необходимости обновления оборудования и снижает потребление памяти до 70%, при этом время обучения увеличивается на 15-25%. Поддерживаемый библиотекой PyTorch, он прост в реализации и его преимущества могут быть весьма значительными для многих компаний.
- Обучение на нескольких ГПУ
Этот подход использует несколько ГПУ одновременно для ускорения обучения модели, аналогично увеличению числа пекарей в пекарне для ускорения производства. Использование нескольких ГПУ может значительно сократить время обучения, максимально задействуя доступные ресурсы. Замечательные инструменты для этого включают:
- DeepSpeed: Увеличивает скорость обучения до 10 раз.
- FSDP: Повышает эффективность в PyTorch до 15-20%.
- YaFSDP: Предлагает дополнительные оптимизации с увеличением скорости на 10-25%.
Заключение
Используя техники, такие как обучение с смешанной точностью, контрольные точки активаций и настройка на нескольких ГПУ, малые и средние предприятия могут эффективно улучшить возможности обучения ИИ, оптимизировав расходы и использование ресурсов. Эти методологии позволяют обучать более крупные модели на имеющейся инфраструктуре, открывая возможности для инноваций и конкуренции в стремительно развивающемся ландшафте ИИ.
Как говорится, "ИИ вас не заменит, но кто-то, использующий ИИ, сделает это." С правильными стратегиями, внедрение ИИ — даже с ограниченным бюджетом — может стать реальностью.
Рейтинг
