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LLM Training

LLM Training

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和訓練神經網路不一樣，訓練 LLM 時沒辦法把它全部都塞到 GPU 裡，因為 LLM 實在是太大了，

但可以透過同時使用多個 GPU 來解決這個問題．

和一般的神經網路訓練是一樣的，神經網路的訓練像底下呈現 :

IMG_0372.jpg

訓練 LLM 就只是把中間的神經網路換成 LLM

但問題是 LLM 所需要的記憶體空間實在是太大了，以一個 8B 的模型舉例

IMG_0373.jpg

先不論 input ，光模型本身就已經會塞不下了，如果再考慮每層都會產出 activation，一共是 32 層 layers ，就會是 TB 等級的容量．

那針對 activation ，可以使用 activation recomputation 來優化

針對 gradient 的話 則是可以使用 gradient accumulation 來近似大的 batch size 得到的 gradient

前面講的是針對計算上的優化，接下來就會來說怎麼用多張 GPU 來優化訓練過程

DeepSpeed#

它是一個由微軟開發的開源深度學習優化庫，那他用的方法就是將前面提到包含 optimizer, gradient, LLM weight，把它分到多個 GPU 之間，GPU 跟 GPU 之間是可以通信的，他做到的事情也就是 Model Parallelism，某種程度上，他就是花費了 communication 的成本，但節省了單一 GPU 所需要的空間．

他一共分成三個層次

  1. 先切分在 global step 才會用到的 optimizer
  2. 切分 gradient 和 LLM weights
  3. 切分訓練時 16bits 的 LLM weights

底下是它的結果

IMG_0375.jpg

除此之外，他還有 offload 的技術，就是再加上 CPU 來存放，但因為 CPU RAM 跟 GPU RAM 之間的通信速度太慢，並不適合訓練，所以建議不要用．

Flash Attention Algorithm#

Flash Attention 是一種注意力算法，旨在提高基於 Transformer 的模型的效率，使其能夠處理更長的序列長度並更快地進行訓練和推理。它通過減少計算量和內存使用來實現這一點。

等我修完大型語言模型後會再來補充這裡的數學細節 …

Light Kernel#

把 Pytorch 的 kernel function 代碼部分用 low-level 的 Triton 代替，就有點像用 C++ 優化 python 成

cython 的概念

Qunatization#

AI 模型的壓縮技術，先壓縮成 4bits, 8bits 等等較小的空間，需要使用時再放大

以上都是在優化大型語言模型訓練的方法，讓我們可以在有限的資源下，訓練出最好的模型．