Эффективная дообучение больших языковых моделей: новый подход к экономии памяти

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают метод, позволяющий дообучать масштабные языковые модели на одном GPU без необходимости хранения промежуточных активаций.

Архитектура RevFFN преобразует скрытые состояния путем разделения, обработки с использованием механизма кросс-внимания и MoE, последующей проекции и конкатенации, формируя выходные данные.

RevFFN использует обратимые блоки для полнопараметрической дообучение моделей типа Mixture-of-Experts с минимальными затратами памяти.

Несмотря на эффективность полнопараметрической тонкой настройки для адаптации больших языковых моделей (LLM) к конкретным задачам, она требует значительных вычислительных ресурсов из-за необходимости хранения промежуточных активаций. В данной работе, ‘RevFFN: Memory-Efficient Full-Parameter Fine-Tuning of Mixture-of-Experts LLMs with Reversible Blocks’, представлен новый подход, использующий обратимые блоки Transformer для реконструкции входных активаций во время обратного распространения ошибки, что позволяет существенно снизить потребление памяти. Это позволяет проводить полнопараметрическую тонкую настройку моделей MoE даже на одной потребительской или серверной видеокарте. Каковы перспективы дальнейшего развития обратимых сетей для эффективного обучения и развертывания еще более крупных языковых моделей?

Преодолевая Узкое Место Памяти в Больших Языковых Моделях

Современные большие языковые модели, основанные на архитектуре Transformer, произвели революцию в области обработки естественного языка, однако их дальнейшее масштабирование сталкивается с серьезными ограничениями, связанными с огромными требованиями к памяти. Архитектура Transformer, хотя и демонстрирует выдающуюся эффективность в захвате контекста и установлении связей между словами, требует хранения значительного количества параметров, пропорционального квадрату длины последовательности. Это означает, что по мере увеличения размера модели и обрабатываемых текстов, потребность в оперативной памяти и вычислительных ресурсах растет экспоненциально, создавая практические препятствия для обучения и развертывания самых современных моделей. В результате, исследователи и разработчики постоянно ищут инновационные методы сжатия моделей, квантизации весов и оптимизации архитектуры, чтобы преодолеть этот «узкое место» памяти и раскрыть весь потенциал больших языковых моделей.

Оптимизатор Adam и полнопараметрическая тонкая настройка, несмотря на свою эффективность в обучении больших языковых моделей, значительно усугубляют проблему нехватки памяти. Применение Adam требует хранения дополнительных переменных для каждого параметра модели, что экспоненциально увеличивает потребность в оперативной памяти при масштабировании. Аналогично, полнопараметрическая тонкая настройка, при которой обновляются все веса модели, требует хранения градиентов и промежуточных вычислений для каждого параметра, что приводит к быстрому исчерпанию доступной памяти, особенно при работе с моделями, насчитывающими миллиарды параметров. В результате, возможность обучения еще более крупных и сложных моделей оказывается ограничена не столько вычислительными ресурсами, сколько физическими пределами доступной памяти, что становится серьезным препятствием для дальнейшего прогресса в области обработки естественного языка.

Ограничение по объему памяти для больших языковых моделей — это не просто техническая сложность, а фундаментальный барьер для развития их когнитивных способностей. Недостаток памяти напрямую влияет на возможность модели эффективно обрабатывать сложные логические задачи, требующие удержания в контексте большого количества информации. Когда модель не может сохранить и оперативно использовать необходимые знания, её способность к рассуждениям и генерации осмысленного текста существенно снижается. Это особенно заметно при решении задач, требующих доступа к обширной базе знаний или понимания длинных и сложных текстов, где модель сталкивается с трудностями при извлечении и интеграции необходимой информации, что, в конечном итоге, ограничивает её потенциал в области искусственного интеллекта.

Параметрически-Эффективная Тонкая Настройка: Смена Стратегии

Параметрически-эффективная тонкая настройка (Parameter-Efficient Fine-Tuning) позволяет смягчить проблему “узкого места” памяти (Memory Bottleneck) за счет фокусировки процесса обучения на ограниченном подмножестве параметров модели. Вместо обновления всех весов, что требует значительных вычислительных ресурсов и памяти, этот подход обучает лишь небольшое количество дополнительных параметров, оставляя основную часть модели замороженной. Это существенно снижает требования к памяти GPU и позволяет обучать большие языковые модели на оборудовании с ограниченными ресурсами, а также ускоряет процесс обучения за счет уменьшения объема вычислений. Сокращение числа обучаемых параметров также снижает риск переобучения, особенно при работе с небольшими наборами данных.

Методы, такие как LoRA, IA3 и DoRA, реализуют принцип эффективной настройки, вводя адаптируемые модули — небольшие слои или матрицы, обучаемые в процессе тонкой настройки — при сохранении большей части весов предобученной модели замороженными. LoRA (Low-Rank Adaptation) добавляет низкоранговые матрицы к существующим весам, IA3 (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying) использует адаптеры, а DoRA (Differential Regularization Adaptation) применяет дифференциальную регуляризацию для повышения стабильности. Замораживание большей части параметров значительно снижает вычислительные затраты и требования к памяти, позволяя обучать большие языковые модели на ограниченных ресурсах и избегая переобучения.

Методы параметро-эффективной тонкой настройки, такие как LoRA, IA3 и DoRA, позволяют адаптировать предварительно обученные модели к новым задачам и доменам без необходимости обновления всех параметров. Это достигается путем добавления небольшого количества обучаемых модулей к замороженной основной модели, что значительно снижает требования к объему памяти и вычислительным ресурсам. В результате, тонкая настройка становится доступной для исследователей и практиков, располагающих ограниченными ресурсами, и стимулирует более широкое проведение экспериментов и разработку специализированных моделей на основе крупных языковых моделей.

Обратимые Нейронные Сети и Экономичные Архитектуры

Обратимые нейронные сети представляют собой элегантное решение проблемы хранения активаций, возникающей в процессе обратного распространения ошибки. Традиционно, для вычисления градиентов на предыдущих слоях необходимо сохранять активации каждого слоя. Однако, обратимые сети позволяют восстанавливать активации непосредственно в процессе обратного прохода, используя информацию, полученную на текущем шаге, и не требуя их предварительного хранения. Это достигается за счет построения функций прямого и обратного прохода, которые являются обратимыми друг к другу, что позволяет однозначно восстановить входные данные по выходным. Таким образом, обратимые сети значительно снижают потребность в памяти, особенно при работе с глубокими архитектурами, не жертвуя при этом точностью вычислений.

RevFFN реализует концепцию обратимых сетей в архитектуре Transformer, что позволяет значительно снизить потребление памяти без потери производительности. Традиционные Transformer-ы требуют хранения промежуточных активаций для использования в процессе обратного распространения ошибки. RevFFN, используя обратимые слои FeedForward Network (FFN), позволяет восстанавливать эти активации «на лету» в процессе вычисления градиентов, устраняя необходимость в их сохранении. Это приводит к существенному уменьшению требований к памяти, особенно при работе с большими моделями и длинными последовательностями, при сохранении точности и скорости вычислений, сравнимой с традиционными Transformer-ами.

В архитектуре RevFFN использование проекционных адаптеров (Projection Adapters) обеспечивает эффективную адаптацию к новым задачам без существенного увеличения количества параметров или вычислительных затрат. Эти адаптеры представляют собой небольшие полносвязные слои, внедряемые в ключевые точки сети, позволяя модели быстро перестраивать свои представления для решения новых задач. В отличие от традиционных методов fine-tuning, требующих обновления всех параметров сети, адаптеры позволяют обучать лишь небольшую часть параметров, что существенно снижает потребность в памяти и ускоряет процесс обучения. Такой подход особенно полезен в сценариях, где требуется адаптировать модель к большому количеству различных задач или к задачам с ограниченными ресурсами, максимально используя преимущества обратимых вычислений для экономии памяти.

Масштабирование LLM с RevFFN и Двухэтапным Обучением

Комбинирование архитектуры RevFFN с подходом Mixture-of-Experts (MoE), например, в модели Qwen1.5-MoE, позволяет значительно расширить возможности и производительность больших языковых моделей. RevFFN, заменяя стандартные полносвязные слои обратимыми, снижает потребность в памяти и вычислительных ресурсах. В сочетании с MoE, где модель состоит из множества «экспертов», каждый из которых специализируется на определенной части данных, достигается эффективное масштабирование. Такой подход позволяет модели обрабатывать гораздо больший объем информации и решать более сложные задачи, сохраняя при этом приемлемую скорость работы и снижая общую стоимость обучения и развертывания. Благодаря этому, архитектура становится перспективной для создания действительно мощных и универсальных языковых моделей.

Двухэтапная тренировка, предложенная в данной работе, значительно повышает эффективность и результативность обучения больших языковых моделей. Первоначально, процесс фокусируется на выравнивании подпространств посредством использования адаптеров — небольших, обучаемых модулей, которые позволяют модели быстро адаптироваться к новым данным, не затрагивая при этом основные параметры. Этот этап позволяет предварительно настроить модель, оптимизируя её для последующей, более детальной тонкой настройки. Затем, после выравнивания подпространств, выполняется полная тонкая настройка модели, что позволяет достичь высокой производительности при значительном снижении потребления памяти. Такой подход обеспечивает более стабильное и быстрое обучение, особенно для моделей с большим количеством параметров, и позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы.

Исследования показали, что комбинация RevFFN и двухэтапного обучения позволяет значительно снизить требования к видеопамяти при обучении больших языковых моделей. В частности, зафиксировано уменьшение пикового потребления VRAM на 49

К Устойчивому и Масштабируемому Искусственному Интеллекту

Помимо RevFFN, для снижения объема используемой памяти в процессе обучения моделей искусственного интеллекта применяются дополнительные методы, такие как активационный чекпоинтинг и шардирование памяти. Активационный чекпоинтинг позволяет повторно вычислять некоторые активации вместо их хранения, тем самым освобождая ценные ресурсы памяти. В свою очередь, шардирование памяти разбивает большие тензоры на более мелкие части, которые могут быть распределены по нескольким устройствам, что значительно снижает требования к памяти на каждом отдельном устройстве. Эти подходы не конкурируют с RevFFN, а дополняют его, обеспечивая гибкость и возможность адаптации к различным аппаратным конфигурациям и задачам обучения, что в конечном итоге способствует созданию более эффективных и масштабируемых систем искусственного интеллекта.

Современные разработки, такие как GaLore и Fully Sharded Data Parallel, представляют собой значительный шаг вперед в оптимизации использования памяти при обучении больших моделей искусственного интеллекта. GaLore, благодаря инновационному подходу к разреженности весов, позволяет существенно сократить объем памяти, необходимой для хранения параметров модели, без значительной потери в производительности. В свою очередь, Fully Sharded Data Parallel распределяет данные и параметры модели между несколькими устройствами, эффективно преодолевая ограничения памяти одного устройства и позволяя обучать модели, значительно превосходящие по размеру те, что ранее были возможны. Эти технологии, работая в синергии с другими методами оптимизации, открывают путь к созданию и обучению масштабных моделей, ранее недоступных из-за вычислительных ограничений, и способствуют более широкому внедрению искусственного интеллекта в различные области.

В перспективе, сходящиеся воедино инновации в области оптимизации памяти и распределенных вычислений, такие как RevFFN, Activation Checkpointing, Memory Sharding, GaLore и Fully Sharded Data Parallel, открывают новую эру в развитии искусственного интеллекта. Ранее ограничения, обусловленные нехваткой вычислительных ресурсов, постепенно уступают место возможностям, сдерживаемым лишь границами человеческой креативности и воображения. Подобный сдвиг позволяет предвидеть создание систем искусственного интеллекта, способных решать задачи, ранее считавшиеся невозможными, и открывать новые горизонты в науке, технологиях и искусстве. Больше не ресурсы будут диктовать возможности, а, напротив, неограниченный потенциал человеческой мысли станет движущей силой прогресса в области искусственного интеллекта.

Представленное исследование демонстрирует, что оптимизация структуры модели, подобно тщательному проектированию живого организма, позволяет достичь удивительной эффективности. Авторы RevFFN, используя принцип обратимых сетей, показали, как можно значительно снизить потребление памяти при полном параметрическом обучении больших языковых моделей. Это напоминает о том, что устойчивость системы определяется ясностью её границ, а не сложностью. Как заметил Бертран Рассел: «Всякое знание, которое стоит того, чтобы его имели, должно быть доступно каждому». И RevFFN, позволяя обучать большие модели на одном GPU, делает знания, заключенные в этих моделях, более доступными.

Куда Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к проблеме памяти в контексте больших языковых моделей. Однако, стоит признать, что снижение потребления памяти — это лишь один аспект сложной системы. Решение, подобно тщательно спроектированной инфраструктуре города, позволяет избежать необходимости полной перестройки квартала ради незначительных улучшений, но не решает проблему транспортного потока в целом. Вопрос о масштабируемости предложенного решения на моделях еще большего размера и с более сложными архитектурами остается открытым.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется изучение влияния активации перевычислений на скорость вычислений и потенциальные возможности оптимизации. Необходимо понять, где заканчивается выигрыш в памяти и начинается проигрыш в производительности. Идеальная система, как живой организм, должна находить баланс между ресурсами и эффективностью.

В конечном итоге, успех подхода, подобного RevFFN, будет определяться не только технической реализацией, но и его способностью интегрироваться в существующие экосистемы и решать реальные задачи. Понимание структуры, определяющей поведение модели, остается ключевым фактором в разработке действительно интеллектуальных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20920.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-28 07:58

🚀 Квантовые новости