Открытая платформа для обучения AI с помощью обратной связи от людей.

 OpenRLHF: An Open-Source AI Framework Enabling Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback RLHF Scaling

“`html

Искусственный интеллект: новые возможности и практические решения

Искусственный интеллект стремительно развивается, особенно в области обучения масштабных языковых моделей (LLM) с параметрами более 70 миллиардов. Эти модели стали неотъемлемыми для различных задач, включая генерацию творческого текста, перевод и создание контента. Однако эффективное использование мощи таких продвинутых LLM требует вмешательства человека через технику, известную как обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF). Основная проблема возникает из-за того, что существующие структуры RLHF борются с огромными требованиями к памяти для работы с этими колоссальными моделями, что ограничивает их полный потенциал.

Проблемы и практические решения

Текущие подходы RLHF часто включают разделение LLM на несколько GPU для обучения, но эта стратегия не без недостатков. Во-первых, избыточное разделение может привести к фрагментации памяти на отдельных GPU, что приведет к уменьшению эффективного размера пакета для обучения и замедлит весь процесс. Во-вторых, коммуникационные накладные расходы между фрагментированными частями создают узкие места, аналогичные команде, постоянно обменивающейся сообщениями, что в конечном итоге затрудняет эффективность.

OpenRLHF: новаторский фреймворк

В ответ на эти проблемы исследователи предлагают новаторский фреймворк RLHF под названием OpenRLHF. OpenRLHF использует две ключевые технологии: Ray, распределенный планировщик задач, и vLLM, распределенный движок вывода. Ray функционирует как сложный менеджер проекта, интеллектуально распределяя LLM по GPU без избыточного разделения, тем самым оптимизируя использование памяти и ускоряя обучение путем возможности использования больших размеров пакетов на GPU. В свою очередь, vLLM улучшает скорость вычислений, используя параллельные возможности обработки нескольких GPU, подобно сети высокопроизводительных компьютеров, сотрудничающих над сложной задачей.

Практические результаты и ценность

Подробный сравнительный анализ с установленным фреймворком, таким как DSChat, проведенный во время обучения масштабной модели LLaMA2 с 7 миллиардами параметров, продемонстрировал значительные улучшения с помощью OpenRLHF. Он достиг более быстрой сходимости обучения, подобной тому, как студент быстро усваивает концепцию благодаря более эффективному подходу к обучению. Более того, быстрые возможности генерации vLLM привели к существенному сокращению общего времени обучения, подобно тому, как производственный завод увеличивает скорость производства с помощью оптимизированной линии сборки. Кроме того, интеллектуальное планирование Ray минимизировало фрагментацию памяти, позволяя использовать большие размеры пакетов и ускоряя обучение.

Заключение

Прорыв OpenRLHF не только решает, но и устраняет основные препятствия при обучении колоссальных LLM с использованием RLHF. За счет использования мощности эффективного планирования и ускоренных вычислений он преодолевает ограничения памяти и достигает более быстрой сходимости обучения. Это открывает пути для тонкой настройки еще более крупных LLM с обратной связью от человека, заложив основу для новой эры приложений в обработке языка и взаимодействии с информацией, которая потенциально может революционизировать различные области.

Подробнее ознакомьтесь с документацией и GitHub.

Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.

Присоединяйтесь к нашему Telegram каналу, Discord каналу и LinkedIn группе.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с более чем 42 тысячами участников.


“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…