Parallelle training, oftewel parallel computing, wordt steeds vaker gebruikt bij de training van Large Language Models (LLM’s) zoals GPT-3 en BERT. De voordelen van deze methodologie zijn talrijk en hebben aanzienlijke invloed op de efficiëntie en effectiviteit van het trainingsproces. Hier zijn enkele belangrijke voordelen van parallelle training voor LLM’s, ondersteund door erkende bronnen en een aantal voorbeelden:
Parallelle training reduceert de tijd die nodig is om modellen te trainen aanzienlijk. Door gebruik te maken van meerdere GPU’s of zelfs clusters van GPU’s, kan het model gelijktijdig verschillende delen van de taak verwerken. Volgens een studie van [NVIDIA](https://arxiv.org/abs/2006.16668) kan de tijd om een LLM zoals BERT te trainen met 90% worden verminderd door gebruik te maken van parallelle GPU’s. Dit maakt het mogelijk om veel snellere iteraties uit te voeren bij het verbeteren van het model.
Grote modellen vereisen enorme hoeveelheden rekenkracht en geheugen. Parallelle training maakt het mogelijk om deze rekenlast te verdelen over meerdere machines en GPU’s. Een artikel van [Microsoft Research](https://arxiv.org/abs/2109.01334) beschrijft hoe parallelle verwerkingstechnieken zoals model parallelism en data parallelism helpen om de schaalbare training van transformer-based modellen te verbeteren. Dit is vooral nuttig voor het trainen van extreem grote modellen zoals GPT-3, dat bestaat uit honderden miljarden parameters.
Parallelle training helpt ook bij het optimaliseren van het geheugengebruik. Door de gegevens en modelparameters op te splitsen over verschillende GPU’s, kan het geheugen efficiënter worden benut. Een praktijkvoorbeeld hiervan is te vinden in het werk van [OpenAI](https://openai.com/research/megatron-lm), waarbij het MegatronLM-model effectief profiteerde van de geheugenoptimalisatie door middel van parallelle training.
Dankzij de mogelijkheid om grotere datasets en complexere modellen te gebruiken, kan parallelle training bijdragen aan een hogere modelkwaliteit. Volgens een studie gepubliceerd in [Nature](https://www.nature.com/articles/s41586-019-0738-9), leidt parallel computing tot verbeterde modelprestaties omdat het mogelijk wordt om uitgebreidere en meer complexe datasets te verwerken, wat uiteindelijk betere generalisatie en nauwkeurigheid resulteert.
Parallelle training biedt ook extra flexibiliteit bij de ontwikkeling van modellen. Met technieken zoals hyperparameter tuning kan men meerdere experimenten tegelijk uitvoeren om de optimale instellingen te vinden. Dit wordt besproken in een paper van [Google AI](https://arxiv.org/abs/1901.09321), waarin parallel hyperparameter-optimalisatie wordt aangehaald als een efficiënte manier om de modelprestaties te verbeteren.
1. GPT-3 van OpenAI: Dit model, met 175 miljard parameters, maakt gebruik van geavanceerde parallelle trainingstechnieken om de rekenlast over meerdere GPU’s te verdelen, zoals beschreven in hun [technische documentatie](https://openai.com/research/gpt-3).
1. BERT van Google AI: BERT’s training werd versneld door gebruik te maken van parallelle verwerkingsmethoden, wat resulteerde in verbeterde prestaties in NLP-taken, zoals aangetoond in hun paper gepubliceerd op [arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805).
Door de bovengenoemde voordelen te benutten, maakt parallelle training de ontwikkeling van krachtigere en efficiëntere LLM’s mogelijk, wat uiteindelijk leidt tot snellere innovatie en betere toepassingen in de praktijk.
