SkipPipe: Merkeziyetsiz Öğrenme İçin Etkili İletişim Yöntemi

Bu bilimsel makale, paralel pipeline öğrenmesinde etkili iletişim ile ilgili bir konuyu ele almaktadır. Makalede, seviyeler arası geçişlerin etkisini minimuma indirirken, üretkenliği ve hata toleransını maksimize eden optimal planlama algoritması sunulmuştur. Bu, dağıtılmış öğrenme iterasyonlarını %55 oranında kısaltır ve çıkarsama sırasında düğüm arızalarının %50’ye kadar olan oranına karşı dayanıklılık sağlar.

Son zamanlarda, büyük dil modellerindeki başarılar, ölçekle ilişkili olmuştur. Daha büyük veri setleri ve parametre sayıları, daha iyi modellerin oluşturulmasına yol açmıştır. Bu eğilim, öngörülebilir bir performans artışı sağlasa da, aynı zamanda modellerin eğitim sürecinde binlerce pahalı, birbirine bağlı düğüme dağıtılmasını gerektirdiği için geliştirme maliyetlerini zirveye çıkarmıştır.

Bu sorunun çözülmesi için, öğrenme sürecinde düğümler arası iletişimi sınırlayan yeni yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu, coğrafi olarak dağıtılmış donanımlar üzerinde öğrenmeyi mümkün kılarak, mevcut tedarik zincirindeki ana darboğazı ortadan kaldırır.

Bu alandaki önceki çalışmaların çoğu, her düğümün bağımsız olarak modelin bir kopyasını eğittiği ve bazı nadir aralıklarla gradient güncellemelerini paylaştığı veri paralelliği yöntemlerine odaklanmıştır. Bu yöntemler, başlangıçta iletişim açısından verimli oldukları için iyi bir başlangıç noktasıdır. Ancak, her düğümün tam modeli belleğinde tutmasını gerektirdiğinden, bu yöntemler iyi ölçeklenemez; bu da model boyutunu en küçük katılımcı düğümün belleğiyle sınırlamak anlamına gelir.

SkipPipe’ı Tanıtıyoruz

Neuchâtel Üniversitesi ve Delft Teknoloji Üniversitesi’nden araştırmacılarla birlikte SkipPipe’ı geliştirdik — merkeziyetsiz ortamlarda öğrenmeyi optimize etmek için aşamaları dinamik olarak atlayan ve yeniden dağıtan, hata toleranslı paralel pipeline öğrenme yöntemidir. SkipPipe, bu ortamlardaki geleneksel pipeline öğrenme yöntemlerine kıyasla öğrenme süresini %55 oranında kısaltır, ayrıca yakınsamanın kötüleşmesini engeller.

Ayrıca yüksek hata toleransına sahiptir — düğümlerin %50’sine kadar arızalara karşı dayanıklıdır ve çıkarsama sırasında yalnızca %7’lik bir perplexity kaybı yaşanır (yani, pipeline’daki düğümlerin yarısı bir model için kullanılamadığında, çıkarsama yapılırken yalnızca %7 perplexity kaybı yaşanır).

Mevcut veri paralelliği öğrenme yöntemlerinden farklı olarak, SkipPipe büyük modelleri eğitebilir. Modelin kendisini düğümler arasında paylaştırarak ve sadece veri setini paylaşmak yerine, SkipPipe her düğümdeki bellek yükünü azaltır ve model boyutu üzerinde bir sınır kaldırır, dağıtılmış ve merkeziyetsiz bir altyapıda teorik olarak sonsuz büyüklükte modellerin inşa edilmesine olanak tanır.

Nasıl Çalışır

SkipPipe, geleneksel pipeline paralelliğine dayalıdır ve her mikro-batch için hangi aşamaların yapılacağını dinamik olarak seçer, her aşamanın ardışık olarak işlenmesi yerine. Geleneksel pipeline’larda her mikro-batch, modelin tüm katmanlarından geçer, bu da bir aşama geciktiğinde tüm sonraki aşamaların beklemesi gerektiği anlamına gelir. SkipPipe, geçiş oranını (k%) belirlemenize olanak tanır, bu da mikro-batch için gecikmelere yol açabilecek bazı katmanların atlanmasını sağlar.

SkipPipe, ağ üzerinden mevcut hesaplama yollarını analiz etmek ve optimal rotayı seçmek için yeni bir planlama algoritması kullanır. Bu, GPU’nun boşta kalma süresini minimize eder ve hata toleransını artırır, böylece sistemin çalışmayan veya yavaş düğümleri atlatmasına olanak tanır.

Sonuç

SkipPipe, dağıtılmış (ve merkeziyetsiz) öğrenme için temel bir yapı taşı sağlar ve pipeline paralelliği için hem iletişim verimliliği hem de hata toleransı sağlar, oysa mevcut çalışmalar sadece veri paralelliğine odaklanmaktadır. Pipeline paralelliğine odaklanarak, mevcut yöntemlerin model boyutu üzerindeki sınırlamayı ortadan kaldırırız, bu da her bir modelin, sadece paralel şekilde kopyalanıp eğitilmek yerine, birden fazla dağıtılmış düğüm üzerinden genişlemesine olanak tanır.

Koordinasyon sistemi ve güvenli doğrulama yöntemi ile birleştirildiğinde, SkipPipe, devasa ileri düzey modelleri crowdsourcing hesaplamalarında etkin bir şekilde eğitmeyi sağlar.

Daha fazla bilgi edinmek için, tam makaleyi buradan okuyabilirsiniz.

SkipPipe tamamen açık kaynaklıdır ve araştırma topluluğunun bu kod üzerinden kendi geliştirmelerini yapmalarını teşvik ediyoruz.