آموزش کارآمد ترانسفورمرها

آموزش کارآمد مدل‌های ترانسفورمر به دلیل ماهیت محاسباتی و حافظه فشرده آن‌ها به یک حوزه حیاتی تحقیقاتی تبدیل شده است، به‌ویژه که اندازه مدل‌ها همچنان در حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری رشد می‌کنند. در زیر ترکیبی از بینش‌های کلیدی از مقالات نظرسنجی ارائه شده است:

1. بررسی اجمالی

ترانسفورمرها هوش‌مصنوعی را متحول کرده‌اند اما در آموزش با چالش‌هایی روبرو هستند زیرا:

- هزینه‌های محاسباتی بالا: پیچیدگی درجه دوم در مکانیسم‌های خود توجهی.

- محدودیت‌های حافظه: مدل‌های در مقیاس بزرگ به منابع سخت افزاری قابل توجهی نیاز دارند.

- تاثیرات زیست محیطی: آموزش مدل‌های بزرگ به انتشار کربن کمک می‌کند.

هدف تکنیک‌های آموزشی کارآمد کاهش هزینه‌ها در عین حفظ عملکرد، تمرکز بر راندمان محاسباتی، بهینه‌سازی حافظه و استفاده از داده‌ها است.

2. راندمان محاسباتی

* بهینه سازها

- AdamW: به طور گسترده برای همگرایی پایدار در آموزش ترانسفورمر استفاده می‌شود.

- Lion Optimizer: یک نوآوری اخیر که سریعتر همگرا می‌شود و نسبت به AdamW در حافظه کارآمدتر است و سرعت تمرین را در بین معیارها بهبود می‌بخشد.

* مقدار دهی اولیه

تکنیک‌های اولیه‌سازی مناسب همگرایی و تعمیم را بهبود می‌بخشد:

- Fixup: تمرین را بدون نرمال‌سازی لایه‌ها تثبیت می‌کند.

- ReZero: اتصالات باقیمانده را برای بهینه‌سازی روان تر بازنشانی می‌کند.

- T-Fixup: نرخ یادگیری بالاتر را برای همگرایی سریعتر فعال می‌کند.

* آموزش پراکنده

- زیرشبکه‌های پراکنده را مستقیماً با استفاده از تکنیک‌هایی مانند فرضیه بلیط بخت آزمایی (LTH) آموزش دهید که مدل‌های فرعی کارآمد را بدون کاهش دقت شناسایی می‌کند.

* آموزش دسته‌ای بزرگ

- تکنیک‌هایی مانند مقیاس‌گذاری خطی نرخ‌های یادگیری، LARS و LAMB استفاده کارآمد از اندازه‌های دسته‌ای بزرگ را امکان‌پذیر می‌سازد و تکرارها را در هر دوره کاهش می‌دهد.

* یادگیری افزایشی

مسائل بهینه‌سازی را به زیرمسائل کوچکتر تبدیل کنید:

- تکنیک‌هایی مانند انباشته شدن لایه‌ها، عمق تصادفی و AutoProg راندمان همگرایی را بهبود می‌بخشد.

3. بهینه‌سازی حافظه

* آموزش با دقت ترکیبی: از دقت کمتر (مانند FP16 یا FP8) برای فعال‌سازی، گرادیان‌ها و وزن‌ها استفاده کنید و در عین حال دقت کامل را برای به‌روزرسانی‌ها حفظ کنید. این امر مصرف حافظه را کاهش می‌دهد و محاسبات را تسریع می‌کند.

* مادی‌سازی مجدد[1] (چک پوینت): فقط زیر مجموعه‌ای از فعال‌سازی‌ها را در طول پاس رو به جلو ذخیره کنید و سایرین را در طول پاس به عقب برای ذخیره حافظه مجدداً محاسبه کنید.

* Offloading: تکنیک‌هایی مانند تخلیه CPU یا NVMe فعال‌سازی‌های میانی را در دستگاه‌های حافظه کندتر اما بزرگ‌تر ذخیره می‌کنند. به عنوان مثال:

- ZeRO-Offload آموزش دقیق ترکیبی را با حداقل هزینه ارتباطی بهینه می‌کند.

* تنظیم کارآمد از نظر پارامتر (PET): مدل‌های از پیش آموزش دیده را با وظایف پایین دستی با پارامترهای آموزش‌پذیر کمتر تطبیق دهید:

- روش‌ها شامل تنظیم آداپتور، تنظیم سریع و LoRA (انطباق با رتبه پایین) است که به‌روزرسانی‌های وزن توجه را با استفاده از ماتریس‌های رتبه پایین تقریبی می‌کند.

4. کارایی داده‌ها

* Token masking: به طور گسترده در کارهای پیش‌آموزشی مانند مدل‌سازی زبان ماسک‌دار (MLM) و مدل‌سازی تصویر ماسک‌دار (MIM) استفاده می‌شود:

- حذف توکن‌های پوشانده شده در حین آموزش، پیچیدگی محاسباتی را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد.

- مثال: وصله‌های تصویر ماسک‌شده در MIM در مقایسه با نگه‌داشتن همه توکن‌ها، زمان پیش‌آموزشی 3× کمتری را به دست می‌آورند.

* نمونه‌برداری از اهمیت: در طول آموزش با استفاده از معیارهایی مانند هنجارهای گرادیان، نمونه‌های آموزنده را اولویت‌بندی کنید:

- همگرایی را تسریع می‌کند و در عین حال تعمیم را بهبود می‌بخشد.

- کار اخیر قوانین مقیاس‌پذیری نمایی را برای کاهش خطای تست در صورت تجهیز به معیارهای هرس داده برتر نشان می‌دهد.

5. طراحی مشترک سخت افزار/الگوریتم

شتاب دهنده‌های سخت‌افزاری کارآمد برای بهینه‌سازی آموزش ترانسفورمر ضروری هستند:

- تکنیک‌هایی مانند ضرب ماتریس پراکنده، تقریب رتبه پایین، و محاسبات با دقت پایین با آگاهی از سخت‌افزار، سرعت و کارایی انرژی را بهبود می‌بخشد.

- مثال‌ها:

• FlashAttention با استفاده از تکنیک‌های کاشی کاری، هزینه‌های ارتباطی GPU را کاهش می‌دهد.

• مکانیسم‌های توجه کم بیت (به عنوان مثال، پرسش‌ها/کلیدهای 4 بیتی) استفاده از حافظه را بدون کاهش دقت بهبود می‌بخشد.

6. چالش‌ها

- 1. مقیاس‌پذیری: تکنیک‌ها باید مجموعه داده‌های میلیاردی را به طور موثر مدیریت کنند.

- 2. تعمیم: شبکه‌های فرعی پراکنده یا کاهش دقت ممکن است عملکرد در وظایف پیچیده را کاهش دهد.

- 3. تأثیر محیطی: علیرغم افزایش بهره‌وری، آموزش مدل در مقیاس بزرگ همچنان نیازمند منابع است.

7. مسیرهای آینده

- 1. ادغام PET با استراتژی‌های فشرده‌سازی مدل برای دستاوردهای همزمان در آموزش و کارایی استنتاج.

- 2. توسعه چارچوب‌های یکپارچه ترکیبی از آموزش پراکنده، کمی‌سازی، و تکنیک‌های تخلیه.

- 3. کاوش قوانین مقیاس عصبی با استفاده از معیارهای نمونه‌برداری اهمیت برای آموزش کارآمد داده‌ها.

نتیجه‌گیری

تکنیک‌های آموزشی کارآمد برای ترانسفورمرها بر بهینه‌سازی محاسبات، استفاده از حافظه و استفاده از داده‌ها در حالی که از الگوریتم‌های سخت‌افزار آگاه استفاده می‌کنند، تمرکز دارند. محققان با اتخاذ روش‌هایی مانند آموزش پراکنده، محاسبات دقیق ترکیبی، پوشش توکن و رویکردهای PET مانند LoRA، می‌توانند هزینه‌ها را بدون به خطر انداختن عملکرد کاهش دهند و مدل‌های ترانسفورمر در مقیاس بزرگ را در دسترس‌تر و سازگارتر با محیط‌زیست کنند.

1. Continuum Labs Survey on Efficient Training of Transformers [1].

2. HKUST Review on Parameter-Efficient Fine-Tuning [2].

3. ZeRO-Offload Implementation [3].

4. FlashAttention Hardware Optimization [5].

[1] https://training.continuumlabs.ai/training/the-fine-tuning-process/hyperparameters/a-survey-on-efficient-training-of-transformers

[2] https://cse.hkust.edu.hk/pg/defenses/S25/sliuau-01-04-2025.html

[3] https://arxiv.org/pdf/2302.01107.pdf

[4] https://arxiv.org/abs/2307.05979

[5] https://arxiv.org/pdf/2009.06732.pdf

[6] https://arxiv.org/abs/2301.03044

[7] https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.sysarc.2023.102990

[8] https://arxiv.org/abs/2106.04554