Computational challenges of training LLMs

黎 浩然/ 6 10 月, 2023/ 序列模型/SEQUENCEMODEL, 机器学习/MACHINELEARNING/ 0 comments

大型语言模型（LLM）训练过程涉及多种计算挑战，主要包括内存限制、数据量大、计算资源需求高等方面。以下是对这些挑战的详细解释和总结：

1. 内存限制：
   • 训练大型模型时最常见的问题之一是内存不足。LLM由于其巨大的规模，需要大量内存来存储和训练所有参数。
   • 一个32位浮点数（通常用来表示一个参数）占用4字节的内存。因此，存储10亿个参数需要4GB的GPU内存。
   • 在训练期间，除了模型权重外，还需额外内存存储如 Adam 优化器状态、梯度、激活函数和临时变量等。
   • 训练中大约需要模型权重内存的20倍，意味着训练一个10亿参数模型需要大约80GB的GPU内存。
2. 量化技术：
   • 量化是一种减少内存需求技术，通过将模型权重从32位浮点数降低到16位浮点数或8位整数来实现。
   • 使用量化后，每个值的内存需求减半或更多，从而减少模型的整体内存占用。
3. 量化的影响：
   • 量化虽然减少内存需求，但可能会牺牲一定的精度。例如，将32位浮点数转换为16位,虽然节省了内存，但也减少了表示数值的精度。
   • BFLOAT16是一种流行的量化选择，维持了FP32的动态范围，但内存需求减半。
4. 计算资源：
   • 由于大型模型的庞大规模，单一GPU往往无法满足训练需求。例如，一个10亿参数的模型在32位精度下训练，可能需要超出单个NVIDIA A100 GPU（80GB内存）的容量.
   • 对于更大的模型（如超过50亿或100亿参数），所需内存容量可能高达数千GB。
5. 分布式计算：
   • 随着模型规模的增大，单GPU训练变得不可行，需要转向多GPU或分布式计算技术。
   • 分布式训练需要访问大量的GPU，这可能非常昂贵。
6. 微调过程：
   • 微调（fine-tuning）也是一个重要的训练过程，它要求在内存中存储所有训练参数，通常在预训练的基础上针对特定任务进行。

总结来说，训练大型语言模型面临的计算挑战主要包括巨大的内存需求、高昂的计算资源成本以及优化这些挑战的技术需求，如量化和分布式计算。这些挑战需要开发者在资源配置、模型设计和训练策略上进行细致的规划和调整。