Die parallele Ausbildung, auch Parallel Training genannt, bietet für Sprachmodelle wie LLMs (Large Language Models) verschiedene wesentliche Vorteile. Diese betreffen sowohl Effizienz- als auch Leistungsaspekte und beeinflussen die Qualität und Geschwindigkeit, mit der diese Modelle trainiert werden können.
Ein wesentlicher Vorteil der parallelen Ausbildung ist die Zeitersparnis. Durch die gleichzeitige Verarbeitung und Berechnung verschiedener Teile des Modells oder Datensets können Trainingszeiten drastisch verkürzt werden. Dies ist besonders bedeutsam, da LLMs in der Regel mit enormen Datenmengen trainiert werden, was normalerweise einen beträchtlichen Rechenaufwand erfordert. Hierbei kommt oft ein Technikenwie Model Parallelism und Data Parallelism zur Anwendung. Beim Model Parallelism wird das Modell in kleinere Teilmodelle aufgeteilt, die dann parallel auf verschiedenen Prozessoren oder Maschinen trainiert werden (Dean et al., 2012). Beim Data Parallelism hingegen wird das gesamte Modell auf mehreren Maschinen repliziert und jeweils mit unterschiedlichen Teilen des Datenbestands trainiert (Li et al., 2014).
Darüber hinaus ermöglicht die parallele Ausbildung eine bessere Ressourcennutzung. In modernen Rechenzentren stehen oft leistungsfähige Hardware-Ressourcen wie GPUs (Graphic Processing Units) und TPUs (Tensor Processing Units) zur Verfügung. Durch die Verteilung der Trainingsprozesse auf mehrere dieser Einheiten können die vorhandenen Ressourcen effizienter genutzt und Kosten reduziert werden (Jouppi et al., 2017).
Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit. Paralleles Training macht es einfacher, mit größeren Modellen und Datenmengen umzugehen, da die Last auf mehrere Geräte verteilt werden kann. Dies ist besonders wichtig, da Sprachmodelle immer größer werden und damit auch die Anforderungen an die Rechenleistung steigen (Brown et al., 2020). Mit parallelen Trainingsstrategien kann die Trainingsinfrastruktur relativ leicht erweitert werden, indem zusätzliche Hardware bereitgestellt und integriert wird.
Die parallele Ausbildung trägt auch zur Verbesserung der Modellgenauigkeit bei. Durch die Möglichkeit, größere Datenmengen in kürzerer Zeit zu verarbeiten, können LLMs mit umfangreicheren und vielfältigeren Datensätzen trainiert werden. Dies führt zu robusteren Modellen, die besser generalisieren und somit bessere Ergebnisse in der Praxis liefern (Vaswani et al., 2017).
Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von parallelem Training ist das GPT-3-Modell von OpenAI. GPT-3 wurde unter Verwendung von Model und Data Parallelism auf einer Vielzahl von Maschinen trainiert, was einen signifikanten Beitrag zur Effizienz und Leistungsfähigkeit des Modells geleistet hat (Brown et al., 2020).
Quellen:
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners.
- Dean, J., Corrado, G., Monga, R., Chen, K., Devin, M., Le, Q. V., … & Ng, A. Y. (2012). Large scale distributed deep networks. Advances in neural information processing systems, 25.
- Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., … & Laudon, J. (2017). In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit. In Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture.
- Li, M., Andersen, D. G., Park, J. W., Smola, A. J., Ahmed, A., Josifovski, V., … & Yu, J. (2014). Scaling distributed machine learning with the parameter server. OSDI, 14, 583-598.
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
