La formazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM, Large Language Models) richiede l’adozione di tecniche di ottimizzazione sofisticate per migliorare l’efficienza del training e le prestazioni del modello. Ecco alcune delle tecniche principali utilizzate nella formazione dei LLM, presentate con esempi e fonti attendibili:
1. Ottimizzazione del Gradiente Stocastico (SGD) e le sue Varianti:
- L’SGD è una delle tecniche di ottimizzazione più utilizzate per allenare modelli di deep learning, inclusi i LLM. Varianti come Adam (Kingma & Ba, 2015) combinano i vantaggi della discesa del gradiente adattivo e del momento per accelerare la convergenza e migliorare la stabilità durante il training.
– Esempio: Adam viene spesso utilizzato per il training di modelli come GPT-3 (Brown et al., 2020).
– Fonte: Kingma, D. P., & Ba, J. (2015). Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980.
1. Quantizzazione:
- La quantizzazione riduce la precisione dei pesi e degli attivazioni del modello, passando da formati a 32-bit a 16-bit o meno, senza influire significativamente sulle prestazioni. Questo approccio riduce il consumo di memoria e accelera il calcolo.
– Esempio: La quantizzazione ha permesso di ridurre i requisiti di memoria del modello BERT, rendendolo più efficiente (Sanh et al., 2019).
– Fonte: Sanh, V., Wolf, T., & Ruder, S. (2019). DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter. arXiv preprint arXiv:1910.01108.
1. Pruning:
- Il pruning elimina i pesi considerati non essenziali nel modello, riducendo così il numero complessivo di parametri e la complessità computazionale del modello.
– Esempio: Il modello GPT-2 ha beneficiato di tecniche di pruning per ridurre la dimensione del modello senza perdita significativa di precisione (Zhu & Gupta, 2017).
– Fonte: Zhu, M., & Gupta, S. (2017). To prune, or not to prune: exploring the efficacy of pruning for model compression. arXiv preprint arXiv:1710.01878.
1. Allenamento Distribuito:
- Per allenare LLM che richiedono grandi quantità di dati e risorse, l’allenamento distribuito su più GPU o nodi in un cluster è fondamentale. Tecniche come il Data Parallelism e il Model Parallelism vengono utilizzate per dividere il carico di lavoro.
– Esempio: Il modello GPT-3 è stato addestrato utilizzando migliaia di GPU in parallelo (Brown et al., 2020).
– Fonte: Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. In Advances in neural information processing systems.
1. Mixed Precision Training:
- Questo metodo utilizza una combinazione di calcoli a precisione singola e mezza precisione, mantenendo l’accuratezza del modello mentre si beneficia di un aumento di velocità e una riduzione del consumo di memoria.
– Esempio: NVIDIA ha sviluppato tecniche di mixed precision che sono state implementate in vari modelli LLM come BERT e GPT-3 (Micikevicius et al., 2018).
– Fonte: Micikevicius, P., Narang, S., Alben, J., Diamos, G., Elsen, E., Garcia, D., … & Young, C. (2018). Mixed precision training. In International conference on learning representations.
Queste tecniche non solo aiutano a ottimizzare l’allenamento dei LLM, ma anche a rendere più accessibile l’uso di modelli di intelligenza artificiale su scala industriale, grazie alla riduzione dei requisiti computazionali e alla velocizzazione dei tempi di addestramento.
