Decentralization, Training Dynamics and Scaling

분산화와 학습 역학

분산화: 클라우드를 넘어

많은 모델들이 단일 장치가 아닌 분산된 하드웨어 환경에서 학습 및 추론을 수행하도록 설계되고 있습니다. 하지만 지리적으로 분산된 클러스터에서는 통신 오버헤드가 발생하여 성능 저하를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있습니다.

• CacheGen: KV 캐시를 압축하여 통신 비용을 줄이는 방법입니다.
• CocktailSGD: 스파시파이와 양자화 기법을 결합하여 대규모 모델을 느린 네트워크 환경에서도 학습할 수 있도록 합니다.
• DiLoCo: 연결이 제한적인 환경에서도 효율적인 연합 학습 알고리즘을 제안합니다.
• Petals: 개인 사용자의 GPU를 활용하여 대규모 모델을 학습하고 서비스하는 시스템입니다.

분산 학습은 다양한 장점을 제공합니다. 이종 장치를 연결하고, 장애 허용성을 높이며, 네트워크 대역폭을 최적화하고, 데이터 프라이버시를 보장할 수 있습니다.

학습 역학: 거대한 언어 모델의 신비를 풀다

거대한 언어 모델의 학습 과정은 매우 복잡하고 아직 완전히 이해되지 않았습니다. 모델의 크기가 커질수록 학습 역학은 더욱 복잡해지며, 모델의 성능에 영향을 미치는 다양한 요소들이 존재합니다.

• 중간 체크포인트 분석: 모델 학습 과정에서 중간 체크포인트를 분석하여 모델의 성능 변화를 추적하고, 모델의 특성을 파악할 수 있습니다.
• 메모리 능력 분석: 모델이 학습 데이터를 얼마나 잘 기억하고 있는지 분석하여 모델의 일반화 능력을 이해할 수 있습니다.
• Pythia: 다양한 크기의 모델을 공개하여 연구자들이 모델 학습 과정을 더 쉽게 연구할 수 있도록 지원합니다.
• OLMO: 모델 학습에 사용된 데이터, 코드 등을 공개하여 학습 과정을 투명하게 만들고 연구를 촉진합니다.

결론

분산 학습과 모델 학습 역학에 대한 연구는 거대한 언어 모델의 발전을 위한 필수적인 요소입니다. 이러한 연구를 통해 우리는 더욱 효율적이고 강력한 AI 모델을 개발할 수 있을 것입니다.

핵심 키워드: 분산 학습, 거대 언어 모델, 학습 역학, CacheGen, CocktailSGD, DiLoCo, Petals, Pythia, OLMO

Distributed and Decentralized Learning

Abstract

The rapid progress of machine learning in the last decade has been fueled by the increasing scale of data and compute. Today’s training algorithms are often communication heavy, as a result, large-scale models are trained dominantly in a centralized environment such as data centers with fast network connections. This strong dependency on fast interconnections is becoming the limiting factor of further scaling, not only for the data center setting but also for alternative decentralized infrastructures such as spot instances and geo-distributed volunteer computes. In this talk, I will discuss our research in communication-efficient distributed learning and our current effort in training foundation models in a decentralized way.