Освобождая масштаб: Обучаемые множители для языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет языковым моделям более эффективно использовать свои параметры, преодолевая ограничения, связанные с масштабированием и шумом в процессе обучения.

После применения уменьшения скорости обучения (LR decay) конфигурации с обучаемыми векторными множителями (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> +LRM </span>) демонстрируют снижение функции потерь, что указывает на улучшенную оптимизацию по сравнению со стандартными параметризациями, а разница в значениях потерь между этими подходами количественно подтверждает эффективность использования обучаемых множителей для достижения более стабильного и быстрого схождения. — После применения уменьшения скорости обучения (LR decay) конфигурации с обучаемыми векторными множителями ( $+LRM$ ) демонстрируют снижение функции потерь, что указывает на улучшенную оптимизацию по сравнению со стандартными параметризациями, а разница в значениях потерь между этими подходами количественно подтверждает эффективность использования обучаемых множителей для достижения более стабильного и быстрого схождения.

В статье представлен метод обучения множителей внутри матричных слоев языковых моделей, позволяющий добиться улучшения производительности и более богатого представления признаков во время предварительного обучения.

Применение регуляризации весов (weight decay) к матричным слоям — стандартная практика при предварительном обучении больших языковых моделей, однако возникающий при этом шум может приводить к неоптимальному масштабированию весов. В работе ‘Learnable Multipliers: Freeing the Scale of Language Model Matrix Layers’ предложен метод, использующий обучаемые множители для освобождения весов от ограничений, вызванных шумом, и достижения оптимального масштаба. Показано, что введение обучаемых скалярных множителей не только адаптируется к данным, но и улучшает производительность модели, а также позволяет более гибко управлять масштабом весов по строкам и столбцам. Какие новые возможности для анализа и оптимизации архитектур языковых моделей открывает этот подход к управлению масштабом весов?

Масштабирование Больших Языковых Моделей: Вызовы и Ограничения

Современные большие языковые модели, такие как FalconLLM, демонстрируют улучшение производительности благодаря масштабированию параметров — увеличению их количества $(ModelWidthScaling)$ . Однако этот подход становится все более затратным с точки зрения вычислительных ресурсов и энергопотребления. Каждое увеличение числа параметров требует пропорционального увеличения объема памяти и вычислительной мощности для обучения и последующего использования модели. Это создает серьезные препятствия для дальнейшего развития и широкого внедрения, поскольку доступ к необходимым ресурсам ограничен, и стоимость обучения экспоненциально возрастает. В результате, исследователи сталкиваются с необходимостью поиска альтернативных стратегий, позволяющих повысить эффективность моделей без значительного увеличения их размера и вычислительной сложности.

Современные методы обучения больших языковых моделей сталкиваются со значительными трудностями в поддержании стабильности процесса при увеличении их емкости. По мере роста числа параметров модели, возникают проблемы с градиентным взрывом и затуханием, что требует применения сложных техник регуляризации, таких как dropout или weight decay. Эффективная настройка гиперпараметров, включая скорость обучения, размер пакета и параметры регуляризации, становится крайне трудоемкой и требует значительных вычислительных ресурсов. Недостаточная оптимизация может привести к переобучению, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо обобщается на новые, или к недообучению, когда модель не способна выучить даже базовые закономерности. Таким образом, достижение оптимального баланса между способностью модели к обучению и стабильностью процесса обучения представляет собой серьезную проблему в области разработки больших языковых моделей.

Эффективное управление масштабом весов в матричных слоях представляет собой серьезную проблему при создании больших языковых моделей. Увеличение числа параметров, хотя и способствует улучшению производительности, может привести к нестабильности обучения и требовать значительных вычислительных ресурсов. Особенно важно сохранить выразительность модели — её способность к обобщению и решению сложных задач — при одновременном контроле над масштабом весов. Попытки простого уменьшения величины весов часто приводят к потере информации и снижению точности. Поэтому, современные исследования направлены на разработку методов, позволяющих динамически регулировать масштаб весов, сохраняя при этом высокую производительность и избегая переобучения. Например, изучаются техники нормализации и регуляризации, адаптированные специально для матричных слоев, позволяющие эффективно контролировать $||W||$ — норму матрицы весов — без ущерба для способности модели к обучению.

Анализ масштабирования ширины матриц линейных слоев, различных функций активации и скалярных множителей показывает, что геометрическое среднее по слоям позволяет оценить влияние этих параметров на поведение модели (подробности в разделе 4, динамику выходных норм - на рисунке 10). — Анализ масштабирования ширины матриц линейных слоев, различных функций активации и скалярных множителей показывает, что геометрическое среднее по слоям позволяет оценить влияние этих параметров на поведение модели (подробности в разделе 4, динамику выходных норм — на рисунке 10).

Адаптивная Регуляризация и Оптимизация Динамики Обучения

Исследование взаимодействия между стохастическим градиентным шумом и регуляризацией весов (NoiseWDEquilibrium) выявило ее критическую роль в процессе сходимости и обобщающей способности модели. Стохастический градиентный шум, возникающий в процессе обучения, может как ускорять, так и замедлять сходимость, в зависимости от величины весов и коэффициента затухания. Регуляризация весов, в частности, использование коэффициента затухания, направлена на предотвращение переобучения путем ограничения величины весов. Оптимальный баланс между этими двумя факторами необходим для достижения как быстрой сходимости, так и высокой обобщающей способности модели на невидимых данных. Неправильная настройка коэффициента затухания может привести к недообучению или переобучению, снижая эффективность модели.

Механизм обучаемых множителей (Learnable Multipliers) позволяет динамически регулировать масштабы весов в модели, предоставляя более точный контроль над емкостью представления и снижая необходимость в ручной настройке гиперпараметров. В отличие от фиксированных коэффициентов регуляризации, обучаемые множители адаптируются в процессе обучения, позволяя модели самостоятельно оптимизировать масштабирование весов для достижения оптимального баланса между соответствием обучающим данным и обобщающей способностью.

Использование обучаемых множителей распространяется на масштабирование MatrixLayerScale, что напрямую влияет на разнообразие масштаба признаков (FeatureScaleDiversity) и повышает способность модели представлять более широкий спектр признаков. В ходе экспериментов было установлено, что применение данной методики в сочетании с оптимизатором MuonOptimizer приводит к приблизительно 31.88% улучшению результатов на стандартных эталонных тестах. Это достигается за счет динамической адаптации масштаба весов в каждом слое, позволяя модели более эффективно использовать свою емкость и избегать переобучения.

Адаптивный подход к регуляризации, включающий динамическое изменение весов, требует тщательной реализации для обеспечения стабильности процесса обучения. Использование методов обрезки градиента (Gradient Clipping) необходимо для предотвращения взрывного роста градиентов, что может привести к нестабильности и расхождению алгоритма оптимизации. Обрезка градиента ограничивает максимальное значение градиента, гарантируя, что обновления весов не будут чрезмерно большими, даже при наличии значительного шума в стохастическом градиенте. Применение Gradient Clipping позволяет поддерживать стабильность обучения при использовании адаптивных методов регуляризации и динамических весов, обеспечивая более надежную сходимость и улучшение обобщающей способности модели.

Анализ норм различных параметров модели при изменении масштаба <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \eta_{MLP}, \lambda_{MLP} </span> показывает, что нормы выходных данных, весов и не-матричных параметров изменяются в зависимости от конфигурации, при этом нормы весов усредняются геометрически по слоям и типам матриц, а масштабирование <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> DD </span> в SSM блоке влияет на его приближение к gated MLP. — Анализ норм различных параметров модели при изменении масштаба $\eta_{MLP}, \lambda_{MLP}$ показывает, что нормы выходных данных, весов и не-матричных параметров изменяются в зависимости от конфигурации, при этом нормы весов усредняются геометрически по слоям и типам матриц, а масштабирование $DD$ в SSM блоке влияет на его приближение к gated MLP.

Преодолевая Ограничения Adam: Новые Горизонты Оптимизации

Несмотря на широкую распространенность AdamOptimizer, альтернативные алгоритмы, такие как MuonOptimizer, демонстрируют потенциальные преимущества в определенных сценариях обучения. В частности, MuonOptimizer может быть более эффективным при работе с задачами, требующими более тонкой настройки скорости обучения или при наличии сложных ландшафтов потерь. Выбор оптимального алгоритма зависит от конкретной задачи и архитектуры модели, и требует эмпирической оценки для достижения наилучших результатов. В некоторых случаях, использование MuonOptimizer позволяет добиться повышения производительности по сравнению с AdamOptimizer, особенно в сочетании с другими методами оптимизации и регуляризации.

Как AdamOptimizer, так и MuonOptimizer демонстрируют улучшенные результаты при использовании WeightDecay в качестве метода регуляризации. WeightDecay, представляющий собой добавление штрафа к функции потерь пропорционального квадрату весов модели, эффективно предотвращает переобучение, ограничивая величину весов и способствуя обобщающей способности модели на новых данных. Этот метод особенно полезен в задачах с большим количеством параметров или ограниченным объемом обучающих данных, где риск переобучения повышен. Регуляризация WeightDecay позволяет модели лучше адаптироваться к обобщенным закономерностям в данных, а не запоминать конкретные примеры из обучающей выборки.

Эффективность современных алгоритмов оптимизации, таких как MuonOptimizer и AdamOptimizer, напрямую связана с применением адаптивных методов регуляризации, ранее рассмотренных в контексте обучения нейронных сетей. Адаптивная регуляризация, динамически подстраивающая силу регуляризации в процессе обучения, позволяет добиться более стабильного градиентного спуска и, как следствие, ускорить сходимость и улучшить обобщающую способность модели. Комбинация алгоритмов оптимизации с адаптивными методами регуляризации, таких как WeightDecay и RMSNorm, обеспечивает более эффективное предотвращение переобучения и позволяет добиться лучших результатов на различных этапах обучения и на разных типах данных.

В ходе экспериментов было установлено, что использование оптимизатора MuonOptimizer в сочетании с обучаемыми множителями позволило достичь результата в 31.88% по эталонному тесту (downstream benchmark score). Данный показатель на 1.10% превышает аналогичный результат, полученный при использовании оптимизатора AdamOptimizer. Это свидетельствует о потенциальной эффективности комбинации MuonOptimizer и обучаемых множителей для улучшения производительности модели в задачах машинного обучения.

В процессе обучения нейронных сетей нормализация весов и активаций играет важную роль в стабилизации процесса оптимизации. RMSNorm, в частности, является методом нормализации, который применяется непосредственно в цикле обучения. Он вычисляет скользящее среднее квадратов весов и использует его для нормализации, что позволяет уменьшить внутреннее ковариационное смещение и улучшить сходимость. Применение RMSNorm особенно эффективно при использовании продвинутых алгоритмов оптимизации, таких как MuonOptimizer, поскольку помогает смягчить потенциальные нестабильности, возникающие из-за адаптивных шагов обучения и сложных регуляризаций, обеспечивая более стабильный и предсказуемый процесс обучения.

В процессе обучения наблюдается рост норм выходных сигналов для различных слоев модели, при этом нормы выходных сигналов MLP и Attention демонстрируют устойчивый рост, обусловленный смещением вдоль направления симметрии остаточной нормализации, а нормы выходных сигналов проектора стабилизируются на разумном уровне, при этом ширина модели влияет на нормы выходных сигналов проектора только на промежуточной стадии обучения, в то время как нормы выходных сигналов MLP и Attention растут со смещением, отражая произвольный масштаб остатков из-за симметрии нормализации.

Новый Подход к Моделированию Языка: Архитектура Mamba2

Исследование было направлено на изучение потенциала архитектуры Mamba2, основанной на моделях пространства состояний, в качестве альтернативы трансформерам для задач языкового моделирования. В отличие от трансформеров, требующих значительных вычислительных ресурсов для обработки длинных последовательностей, Mamba2 предлагает более эффективный подход благодаря своей способности моделировать зависимости в данных с использованием рекуррентных механизмов. Этот подход позволяет модели эффективно обрабатывать длинные контексты, сохраняя при этом вычислительную эффективность, что делает Mamba2 перспективной архитектурой для широкого спектра задач обработки естественного языка и открывает новые возможности для создания более быстрых и масштабируемых языковых моделей.

В архитектуре Mamba2 ключевую роль играет каузальная свертка, представляющая собой эффективный механизм обработки последовательных данных. В отличие от традиционных сверток, каузальная свертка учитывает только прошлые и текущие элементы последовательности, что делает ее идеально подходящей для задач, где важен временной порядок, таких как моделирование языка. Этот подход позволяет значительно снизить вычислительные затраты и объем памяти, необходимые для обработки длинных последовательностей, по сравнению с механизмами внимания, используемыми в трансформерах. Благодаря каузальной свертке Mamba2 демонстрирует высокую скорость и эффективность при обработке больших объемов текстовых данных, сохраняя при этом способность моделировать сложные зависимости в языке.

Исследование продемонстрировало, что архитектура Mamba2 успешно интегрируется с уже существующими методами оптимизации и регуляризации, что подчеркивает гибкость предложенного подхода. Вместо того чтобы требовать кардинального пересмотра существующих практик, Mamba2 позволяет использовать проверенные техники для улучшения производительности и стабильности модели. Это означает, что накопленный опыт в области обучения больших языковых моделей может быть легко применен к новой архитектуре, что значительно упрощает процесс внедрения и масштабирования. Такая совместимость является важным преимуществом, поскольку позволяет исследователям и разработчикам эффективно использовать существующие ресурсы и инфраструктуру, избегая дорогостоящей и трудоемкой переработки.

В архитектуре FalconLLM активно применяется механизм GroupedQueryAttention, что свидетельствует о продолжающихся исследованиях в области механизмов внимания, направленных на повышение эффективности языковых моделей. Этот подход позволяет оптимизировать процесс вычисления внимания, группируя запросы и уменьшая вычислительную нагрузку, особенно при работе с длинными последовательностями текста. Использование GroupedQueryAttention демонстрирует стремление к поиску альтернативных решений, способных превзойти традиционные механизмы внимания по скорости и потреблению ресурсов, сохраняя при этом высокое качество генерируемого текста и понимания контекста. Такой подход подчеркивает важность постоянного совершенствования архитектурных компонентов для достижения новых рубежей в области обработки естественного языка.

Для обеспечения надежной оценки преимуществ новых архитектур, включая Mamba2, модели проходили масштабное обучение на объеме данных в 200 триллионов токенов. Такой объем позволил не только добиться высокой производительности в задачах языкового моделирования, но и подтвердить устойчивость полученных результатов в процессе длительной валидации. Тщательное тестирование на столь обширном наборе данных позволило выявить потенциальные узкие места и оптимизировать алгоритмы, гарантируя, что зафиксированные улучшения являются значимыми и воспроизводимыми. Использование большого объема данных служит основой для надежной оценки и дальнейшего развития перспективных моделей, выходящих за рамки традиционных трансформаторных архитектур.

Анализ норм выходных сигналов MLP, attention и SSM слоев показывает выраженные паттерны, специфичные для каждого слоя, что подтверждает адекватность усредненных по слоям метрик, представленных на рисунке 1, для оценки поведения норм в зависимости от масштаба <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \eta_{MLP}, \lambda_{MLP} </span>. — Анализ норм выходных сигналов MLP, attention и SSM слоев показывает выраженные паттерны, специфичные для каждого слоя, что подтверждает адекватность усредненных по слоям метрик, представленных на рисунке 1, для оценки поведения норм в зависимости от масштаба $\eta_{MLP}, \lambda_{MLP}$ .

Исследование демонстрирует, что освобождение масштаба слоев языковой модели посредством введения обучаемых множителей позволяет достичь более глубокого понимания и репрезентации признаков. Этот подход, позволяющий весам модели вырваться из ограничений, накладываемых шумом, перекликается с фундаментальными принципами математической строгости. Как однажды заметил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство невозможного». В данном случае, «невозможным» представлялось преодоление ограничений масштабирования, что успешно реализовано благодаря тонкой настройке множителей и новому равновесию Noise-WD. Успех данной работы подтверждает, что элегантность и эффективность алгоритма напрямую зависят от его математической чистоты и доказанности.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает интересные перспективы в оптимизации предобучения языковых моделей. Однако, стоит признать, что освобождение масштаба весов — это лишь один из аспектов сложной проблемы достижения истинной обобщающей способности. Введение обучаемых множителей, хотя и демонстрирует улучшение результатов, не устраняет фундаментальной неопределенности, связанной с выбором архитектуры и гиперпараметров. Сложность заключается не только в “отлаживании” текущих моделей, но и в поиске принципиально новых подходов к представлению знаний.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на анализ инвариантных свойств, обеспечивающих устойчивость обучаемых множителей к различным возмущениям. Важным направлением представляется разработка теоретических инструментов, позволяющих предсказывать оптимальные значения множителей на основе характеристик обучающего набора данных. Иначе говоря, необходимо выйти за рамки эмпирической оптимизации и перейти к дедуктивному построению моделей.

Наконец, нельзя игнорировать вопрос вычислительной сложности. Увеличение числа обучаемых параметров, пусть и оправданное улучшением производительности, неизбежно влечет за собой увеличение затрат на обучение и развертывание моделей. Поэтому, параллельно с разработкой новых алгоритмов, необходимо уделять внимание оптимизации существующих и поиску способов снижения вычислительной нагрузки.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04890.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 09:46

🚀 Квантовые новости