Оптимизация обучения языковых моделей с использованием FP4-квантования для сверхнизкой точности

Оптимизация обучения языковых моделей с использованием FP4-Quantization

Большие языковые модели (LLMs) стали важными инструментами в науке и промышленности. Их производительность напрямую зависит от размера модели. Однако обучение таких моделей требует значительных вычислительных ресурсов, времени и денег. Например, обучение модели Llama 3 с 405 миллиардами параметров может занять до 54 дней и потребовать 16,000 GPU H100.

Проблемы обучения

Существующие методы обучения сталкиваются с проблемами, связанными с огромными требованиями к ресурсам. Это создает препятствия для доступа к технологиям LLM и требует эффективных методов обучения.

Практические решения

Изучение новых подходов позволяет улучшить обучение LLM. Например:

Смешанная точность (Mixed Precision Training) ускоряет процесс обучения при сохранении точности.
Постобученческая квантование (Post-Training Quantization) и квантование с учетом обучения (Quantization Aware Training) значительно уменьшают объем данных до 4, 2 или даже 1 бита.

Новая рамочная структура FP4

Исследователи из Китая и Microsoft разработали новую рамочную структуру для обучения языковых моделей с использованием формата FP4. Это позволяет:

Улучшить обновления градиентов за счет дифференцируемой оценки квантования весов.
Эффективно обрабатывать выбросы активации с помощью механизма, который сочетает зажатие с разреженной вспомогательной матрицей.

Преимущества и результаты

Структура FP4 позволяет оптимизировать операции матричного умножения, которые составляют более 95% вычислений при обучении LLM. Применение 4-битной квантования помогает поддерживать производительность модели, при этом результаты показывают, что модели FP4 могут достигать конкурентоспособных результатов по сравнению с BF16.

Заключение

Разработанная FP4-рамка представляет собой значительный шаг в области вычислений с ультранизкой точностью. Однако для полного использования преимуществ FP4 требуется развитие аппаратного обеспечения.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
Выберите подходящее ИИ-решение, начиная с малого проекта, и постепенно расширяйте автоматизацию.