Автор: Денис Аветисян
В статье подробно описывается инфраструктура и оптимизации, разработанные для обучения семейства больших моделей TeleChat3, использующих архитектуру Mixture-of-Experts.
Достижение высокой производительности и масштабируемости на кластерах Huawei Ascend NPU за счет инноваций в параллелизме, коммуникациях и аппаратной оптимизации.
Масштабирование обучения больших языковых моделей с архитектурой Mixture-of-Experts представляет собой серьезную инженерную задачу, требующую оптимизации как аппаратного, так и программного обеспечения. В отчете ‘Training Report of TeleChat3-MoE’ подробно описана инфраструктура и методы, разработанные для обучения семейства моделей TeleChat3, использующих MoE и достигающих триллиона параметров. Ключевым результатом является демонстрация эффективного масштабирования обучения на кластерах Ascend NPU, благодаря инновациям в параллелизме, коммуникации и совместной оптимизации аппаратного и программного обеспечения. Какие дальнейшие улучшения инфраструктуры позволят раскрыть потенциал еще более масштабных моделей и ускорить прогресс в области искусственного интеллекта?
Квадратичные Ограничения: Пророчество Сбоя в Трансформерах
Несмотря на значительные успехи в обработке естественного языка, стандартные архитектуры Transformer сталкиваются с проблемой квадратичной масштабируемости по длине последовательности. Это означает, что вычислительные затраты и потребность в памяти растут пропорционально квадрату длины обрабатываемого текста. В результате, при работе с длинными документами, такими как книги или научные статьи, производительность Transformer существенно снижается, а обучение и вывод становятся непомерно дорогими. Данное ограничение препятствует эффективному анализу и пониманию больших объемов информации, что особенно критично для задач, требующих глубокого контекстуального понимания и сложных рассуждений, таких как суммаризация, машинный перевод и ответы на вопросы по длинным текстам. Таким образом, квадратичная сложность является существенным препятствием для дальнейшего развития и применения Transformer в задачах, связанных с обработкой длинноформатного контента.
Ограничение, связанное с квадратичным увеличением вычислительных затрат, существенно сужает возможности применения стандартных трансформеров в задачах, требующих глубокого понимания контекста и сложных рассуждений. В частности, это проявляется в трудностях при обработке длинных текстов, где необходимо учитывать взаимосвязи между удаленными фрагментами информации. Способность модели улавливать тонкие нюансы смысла и делать логические выводы страдает из-за невозможности эффективно обрабатывать все контекстные зависимости. Это особенно критично для таких областей, как анализ юридических документов, научные исследования или создание развернутых повествований, где понимание общей картины и взаимосвязей между деталями является ключевым фактором успеха.
Ограничения вычислительных ресурсов существенно сдерживают развитие моделей на основе трансформеров, препятствуя созданию более сложных и глубоких систем понимания языка. По мере увеличения объема данных и требуемой точности, потребность в вычислительной мощности растет экспоненциально, что делает обучение и применение крупных моделей непомерно затратным. Это, в свою очередь, ограничивает возможности исследователей в изучении более сложных архитектур и алгоритмов, необходимых для достижения качественно нового уровня понимания естественного языка. В результате, прогресс в задачах, требующих глубокого контекстного анализа и сложных рассуждений, замедляется, поскольку существующие вычислительные возможности не позволяют реализовать весь потенциал теоретических разработок. Таким образом, преодоление этих вычислительных ограничений является ключевым условием для дальнейшего развития искусственного интеллекта в области обработки естественного языка.
TeleChat3-MoE: Архитектура, Растущая Вместе с Данными
Архитектура TeleChat3-MoE использует парадигму Mixture-of-Experts (MoE) для достижения экстремально большого количества параметров — до триллионов — при сохранении приемлемых вычислительных затрат. В основе подхода лежит разделение модели на множество «экспертов», каждый из которых специализируется на определенной подзадаче. Для каждого входного токена активируется лишь небольшая часть этих экспертов, что позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку по сравнению с плотной моделью аналогичного размера. Это достигается за счет использования маршрутизатора (router), который динамически выбирает наиболее подходящих экспертов для обработки каждого токена, обеспечивая масштабируемость и эффективность обучения и инференса.
Архитектура TeleChat3-MoE использует конфигурацию разреженной смеси экспертов (MoE), что позволяет значительно повысить эффективность вычислений. В данной конфигурации, для обработки каждого входного запроса активируется лишь небольшая часть от общего числа параметров модели. Это достигается за счет маршрутизации каждого токена входной последовательности к подмножеству экспертов, выбранному на основе его характеристик. В результате, несмотря на огромное количество параметров в модели, вычислительная нагрузка на один запрос остается относительно низкой, поскольку большая часть параметров не участвует в обработке конкретного запроса. Степень разреженности, определяющая долю активируемых параметров, является ключевым параметром, влияющим на баланс между производительностью и качеством модели.
Архитектура TeleChat3-MoE позволяет обрабатывать последовательности большей длины благодаря использованию парадигмы Mixture-of-Experts. В отличие от плотных моделей, активирующих все параметры при обработке каждого токена, TeleChat3-MoE задействует лишь небольшую часть параметров для каждого входного сигнала. Это снижает вычислительные затраты и позволяет модели удерживать в контексте больше информации из входной последовательности. В результате, TeleChat3-MoE способна лучше улавливать долгосрочные зависимости и сложные взаимосвязи в данных, что критически важно для задач, требующих понимания контекста и построения связных ответов.
Оптимизация Обучения: Гармония Параллелизма и Эффективности
Обучение модели TeleChat3-MoE осуществляется на базе фреймворка MindSpore, который обеспечивает надежную и масштабируемую платформу для распределенного обучения. MindSpore предоставляет инструменты для автоматической дифференциации, оптимизации и компиляции графов вычислений, что позволяет эффективно использовать ресурсы аппаратного обеспечения. Архитектура фреймворка поддерживает различные типы параллелизма, включая data parallelism, model parallelism и pipeline parallelism, что необходимо для обучения крупных языковых моделей, таких как TeleChat3-MoE. Кроме того, MindSpore обладает встроенными механизмами для мониторинга и управления процессом обучения, что упрощает отладку и оптимизацию производительности.
Для оптимизации распараллеливания обучения модели TeleChat3-MoE используется систематический фреймворк, основанный на методе целочисленного линейного программирования (ILP). ILP позволяет исследовать различные конфигурации многомерного распараллеливания, автоматически находя оптимальное сочетание стратегий, таких как распараллеливание данных, моделей и тензоров. В процессе работы ILP формулирует задачу оптимизации, учитывающую аппаратные ограничения и целевые показатели производительности, а затем решает её, определяя наиболее эффективное распределение вычислительной нагрузки и коммуникаций между устройствами. Этот подход позволяет значительно повысить эффективность использования ресурсов и сократить время обучения модели.
Для максимизации использования аппаратных ресурсов и снижения накладных расходов на коммуникацию при обучении модели TeleChat3-MoE применяются методы чередующегося конвейерного планирования (Interleaved Pipeline Scheduling) и иерархической параллелизации экспертов (Hierarchical Expert Parallelism, EP). Чередующееся конвейерное планирование позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы, перекрывая выполнение различных операций. Иерархическая параллелизация экспертов оптимизирует коммуникацию между экспертами, снижая задержки и увеличивая пропускную способность. В совокупности, эти техники обеспечивают повышение пропускной способности обучения на 10% по сравнению с базовой конфигурацией, что способствует более быстрой и эффективной оптимизации модели.
В TeleChat3-MoE для оптимизации производительности применяется DVM-Based Operator Fusion — метод объединения последовательности операций. Данная технология позволяет сократить количество обращений к памяти за счет объединения нескольких операций в одну, что существенно снижает накладные расходы. В результате, для определенных последовательностей операций наблюдается увеличение производительности до 85% по сравнению с базовой реализацией, не использующей оптимизацию на основе объединения операций.
Надежность и Точность: Гарантии в Масштабе
Обеспечение точности и надёжности обучения модели TeleChat3-MoE достигается благодаря внедрению строгих методологий верификации. Процесс включает в себя проверки точности на уровне отдельных операций — Operator-Level Precision Checks, — которые гарантируют корректность вычислений на каждом этапе. В дополнение к этому, применяется сквозное выравнивание — End-to-End Alignment, — позволяющее оценить соответствие выходных данных модели заданным критериям и обеспечить целостность процесса обучения. Такой комплексный подход к верификации позволяет выявлять и устранять потенциальные ошибки на ранних стадиях, существенно повышая надёжность и качество финальной модели.
Для обеспечения стабильности и достоверности обучения масштабных языковых моделей, таких как TeleChat3-MoE, применяются методы изоляции ресурсов. Эти методы позволяют разделять вычислительные мощности, минимизируя влияние различных процессов друг на друга. В результате, удается значительно снизить дисперсию в процессе обучения — до 38% по результатам проведенных исследований. Это достигается путем выделения отдельных областей памяти и вычислительных ядер для каждого этапа обучения, предотвращая конфликты и обеспечивая предсказуемость результатов. Изоляция ресурсов критически важна для масштабирования обучения, поскольку позволяет поддерживать высокую точность и надежность даже при использовании большого количества параллельных процессов.
Для дальнейшей оптимизации производительности и повышения стабильности обучения модели TeleChat3-MoE были внедрены конфигурации IOMMU (Memory Management Unit) с функцией прямого доступа к памяти. Данный подход позволяет минимизировать накладные расходы, связанные с передачей данных между различными компонентами системы, и существенно снижает вероятность возникновения ошибок. В результате, применение IOMMU обеспечило прирост пропускной способности на 3-5%, что является важным достижением в контексте масштабного обучения больших языковых моделей и подчеркивает важность оптимизации на уровне аппаратного обеспечения для достижения максимальной эффективности. Настройка IOMMU позволила более эффективно использовать ресурсы и поддерживать стабильную работу системы даже при высоких нагрузках.
Для достижения необходимой вычислительной мощности при обучении модели TeleChat3-MoE ключевую роль играет аппаратная платформа на базе Huawei Ascend NPU. Успешная реализация столь масштабного проекта потребовала не только использования передовых аппаратных средств, но и тонкой настройки прошивки, что позволило добиться прироста производительности в диапазоне от 25 до 30 процентов. Оптимизация на уровне прошивки позволила максимально эффективно использовать вычислительные ресурсы NPU, обеспечивая стабильность и высокую скорость обучения модели даже при обработке огромных объемов данных. Данный подход продемонстрировал важность синергии между аппаратным обеспечением и программной оптимизацией для достижения передовых результатов в области искусственного интеллекта.
Взгляд в Будущее: Эволюция Языковых Моделей
Достижения, продемонстрированные моделью TeleChat3-MoE, открывают новые перспективы для создания языковых моделей значительно большей емкости и с улучшенными способностями к рассуждению. Использование архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) позволило существенно увеличить количество параметров модели без пропорционального увеличения вычислительных затрат, что является ключевым фактором для масштабирования. Это, в свою очередь, способствует более глубокому пониманию сложных задач и генерации более связных и логичных ответов. В дальнейшем, подобные архитектурные решения, вероятно, станут основой для создания искусственного интеллекта, способного к более сложному анализу и решению проблем, приближая нас к созданию действительно разумных машин.
Внедрение механизма Multi-Latent Attention (MLA) представляет собой перспективный подход к повышению эффективности обработки информации в больших языковых моделях. В отличие от традиционных методов, таких как Multi-Head Attention (MHA) и Grouped Query Attention (GQA), MLA использует латентные переменные для более компактного и эффективного представления взаимосвязей между элементами последовательности. Это позволяет модели фокусироваться на наиболее релевантных частях входных данных, снижая вычислительные затраты и повышая скорость обработки, особенно при работе с длинными текстами. Исследования показывают, что MLA демонстрирует превосходство над существующими методами внимания, открывая новые возможности для создания более мощных и экономичных языковых моделей.
Для полной реализации потенциала больших языковых моделей необходимы дальнейшие исследования в области эффективного параллелизма, сжатия моделей и методологий верификации. Разработка новых подходов к распараллеливанию вычислений позволит ускорить обучение и инференс, преодолевая ограничения современных аппаратных средств. В то же время, методы сжатия моделей, такие как квантизация и прунинг, критически важны для снижения требований к памяти и вычислительным ресурсам, делая модели более доступными и экономичными. Наконец, надежные методы верификации необходимы для обеспечения корректности и безопасности работы моделей, особенно в критически важных приложениях, где ошибки могут иметь серьезные последствия. Именно комплексное развитие этих направлений станет ключом к созданию следующего поколения языковых моделей, способных решать все более сложные задачи.
В процессе обработки длинных последовательностей данных, вычислительная нагрузка в механизмах внимания традиционно распределяется неравномерно, что приводит к замедлению обработки и увеличению потребления ресурсов. Разработанная методика планирования данных с учетом внимания позволяет динамически балансировать эту нагрузку. Она анализирует важность различных частей входной последовательности, определяя, какие фрагменты требуют больше вычислительных ресурсов для формирования контекста. Благодаря этому, ресурсы направляются туда, где они наиболее необходимы, что значительно повышает эффективность обработки длинных текстов, видео или других последовательностей данных, и позволяет создавать более производительные и масштабируемые языковые модели. Такой подход открывает возможности для работы с последовательностями, ранее недоступными из-за ограничений вычислительных мощностей.
Исследование инфраструктуры обучения TeleChat3-MoE демонстрирует, что создание надежных систем — это не просто инженерная задача, но и процесс, требующий предвидения и готовности к неизбежным сбоям. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов». В контексте данной работы, это означает, что успех заключается не в абсолютной уверенности в безошибочности архитектуры, а в способности системы адаптироваться и восстанавливаться после возникновения проблем. Особое внимание к оптимизациям параллелизма и совместной оптимизации аппаратного и программного обеспечения подчеркивает, что настоящая устойчивость начинается там, где кончается уверенность в идеальном функционировании каждого компонента.
Что Дальше?
Описанные здесь усилия по обучению TeleChat3-MoE, безусловно, расширяют границы возможного в области больших языковых моделей. Однако, каждое достижение в масштабировании неизбежно выявляет новые узкие места. Параллелизм, будь то конвейерный или экспертный, — лишь временная иллюзия порядка. Рано или поздно, сложность коммуникаций между экспертами становится непосильным бременем, а оптимизации на уровне железа требуют жертвоприношений в гибкости архитектуры.
Вместо погони за все большим количеством параметров, возможно, стоит обратить внимание на природу самих экспертов. Не в количестве, а в качестве. Как научить их не просто специализироваться, а сотрудничать, предвидеть потребности друг друга, эволюционировать? Каждая новая архитектура обещает свободу, пока не потребует DevOps-жертвоприношений.
В конечном счете, задача не в создании все более мощных систем, а в выращивании устойчивых экосистем. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. Порядок — просто временный кэш между сбоями, и признание этого факта — первый шаг к созданию действительно интеллектуальных машин.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24157.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-04 22:02