Знакомьтесь с CoMERA: Усовершенствованная система сжатия тензоров для быстрого и точного обучения ИИ-моделей

Введение в CoMERA: Эффективное обучение ИИ

Обучение крупных моделей ИИ, таких как трансформеры, стало важным, но сложным процессом. Эти модели, имеющие миллиарды параметров, требуют значительных вычислительных ресурсов и энергии. Например, GPT-3 от OpenAI содержит 175 миллиардов параметров и требует недели для обучения. Это ограничивает доступ к технологиям для организаций с большими вычислительными мощностями и вызывает вопросы об энергоэффективности.

Проблемы обучения крупных моделей

Основные трудности в обучении крупных моделей связаны с использованием плотных матриц, что требует много памяти и вычислительной мощности. Современные графические процессоры (ГП) не всегда поддерживают оптимизированные операции с низкой точностью, что усугубляет ситуацию. Существующие методы, такие как факторизация матриц, имеют ограничения в реальных условиях.

Решение CoMERA

Исследователи из различных университетов и компаний разработали метод обучения, называемый CoMERA. Этот новый подход сочетает эффективность памяти с быстротой вычислений через адаптивную компрессию тензоров. CoMERA использует многозадачную оптимизацию для достижения баланса между коэффициентом сжатия и точностью модели.

Преимущества CoMERA

Сжатие моделей до 361 раз без потери производительности.
Снижение потребления памяти на 9 раз по сравнению с другими методами.
Ускорение обучения на 2-3 раза для трансформеров и рекомендательных систем.
Поддержка различных архитектур, включая трансформеры и большие языковые модели.
Снижение энергозатрат, что способствует более устойчивым практикам ИИ.

Заключение

CoMERA решает важные проблемы масштабируемости и доступности ИИ, обеспечивая быстрое и эффективное обучение. Этот метод подходит для организаций, стремящихся обучать крупные модели без больших затрат.