Оптимизация обучения: как подобрать скорость обучения для масштабных языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает эффективный подход к настройке скорости обучения при предварительном обучении больших языковых моделей, позволяющий значительно повысить эффективность и масштабируемость процесса.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Подобные модели демонстрируют взаимосвязь между величиной потерь, скоростью обучения и объемом обучающих данных, указывая на то, как эти параметры влияют на эффективность обучения и общую производительность.

Работа исследует методы настройки скорости обучения, основанные на законах масштабирования и переносе знаний, и демонстрирует превосходство подхода, основанного на подгонке параметров.

Оптимальная настройка скорости обучения остается сложной задачей при масштабном предварительном обучении больших языковых моделей. В работе ‘How to Set the Learning Rate for Large-Scale Pre-training?’ предложен анализ двух подходов — Fitting и Transfer — к решению этой проблемы. Авторы демонстрируют, что использование масштабируемых законов в парадигме Fitting превосходит широко распространенный метод μTransfer по эффективности и масштабируемости. Какие новые стратегии оптимизации скорости обучения позволят еще больше ускорить предварительное обучение и улучшить производительность моделей в будущем?

Масштабирование Больших Языковых Моделей: Вызовы и Перспективы

Недавние достижения в области больших языковых моделей (БЯМ) демонстрируют впечатляющие возможности в генерации текста, переводе и понимании языка, однако эффективное масштабирование этих моделей остается серьезной проблемой. Увеличение количества параметров и обучающих данных, хотя и приводит к улучшению производительности, сопряжено с экспоненциальным ростом вычислительных затрат и требований к памяти. Это создает значительные препятствия для дальнейшего развития и широкого внедрения БЯМ, поскольку доступ к необходимым ресурсам ограничен, а обучение и развертывание моделей становятся все более дорогостоящими. Таким образом, несмотря на прогресс, остается необходимость в инновационных подходах к масштабированию, которые позволят преодолеть существующие ограничения и раскрыть весь потенциал больших языковых моделей.

Традиционные подходы к масштабированию больших языковых моделей, несмотря на первоначальный прогресс, всё чаще сталкиваются с законом убывающей отдачи. Увеличение размера модели и объёма данных для обучения требует экспоненциального роста вычислительных ресурсов и энергопотребления, что приводит к значительному увеличению стоимости и снижению практической применимости. Например, удвоение размера модели не всегда приводит к пропорциональному улучшению её производительности, а стоимость обучения может возрастать в разы. Эта тенденция ограничивает возможности широкого внедрения передовых моделей, особенно в условиях ограниченных ресурсов, и подталкивает исследователей к поиску более эффективных методов масштабирования, позволяющих добиться существенного улучшения производительности при разумных затратах.

Поиск более эффективных методов масштабирования имеет решающее значение для раскрытия полного потенциала больших языковых моделей и обеспечения возможности выполнения ими более сложных рассуждений. Традиционное увеличение размера моделей часто сталкивается с законом убывающей доходности и экспоненциальным ростом вычислительных затрат, что ограничивает их практическое применение. Разработка инновационных подходов, таких как разреженное обучение, квантование и архитектурные оптимизации, направлена на повышение эффективности использования ресурсов и снижение энергопотребления, что позволит создавать модели, способные решать задачи, требующие глубокого понимания и логического вывода. Эти усилия не только расширят спектр решаемых задач, но и сделают большие языковые модели более доступными для широкого круга исследователей и разработчиков, способствуя дальнейшему прогрессу в области искусственного интеллекта.

Применение уравнений 4 и 2 значительно снижает вычислительную сложность и объем памяти, необходимые для поиска.

Новый Подход к Конфигурации Скорости Обучения

В настоящее время стратегии конфигурации скорости обучения доминируют в двух основных парадигмах: подходе, основанном на подгонке (fitting-based), и подходе, основанном на переносе знаний (transfer-based). Парадигма подгонки предполагает непосредственное моделирование зависимости между скоростью обучения и функцией потерь на валидационной выборке, что позволяет достичь высокой точности аппроксимации, превышающей 0.995. В свою очередь, парадигма переноса знаний использует информацию, полученную при обучении небольших «прокси»-моделей, для ускорения конфигурации параметров для более крупных целевых моделей. Каждый из подходов обладает своими преимуществами и подходит для решения различных задач оптимизации.

Подход, основанный на подгонке (fitting paradigm), представленный методом квадратичной полиномиальной подгонки (Quadratic Polynomial Fitting), напрямую моделирует зависимость между скоростью обучения и величиной валидационной ошибки. Этот метод демонстрирует высокую точность подгонки — более 99.5% — при аппроксимации кривой валидационной ошибки. Фактически, это позволяет построить аналитическую модель, описывающую оптимальную скорость обучения для минимизации валидационной ошибки, что исключает необходимость в дорогостоящем поиске по гиперпараметрам.

В отличие от методов, основанных на подгонке кривых, передаточный подход, например, μTransfer, использует знания, полученные на небольших моделях-прокси, для ускорения конфигурирования более крупных целевых моделей. Наша методика позволяет снизить вычислительную сложность поиска оптимальной конфигурации с $𝒪(n³)$ до $𝒪(n\cdotCD\cdotCη)$ , где n — размер целевой модели, CD — размерность пространства конфигураций, а $Cη$ — коэффициент, отражающий эффективность переноса знаний из модели-прокси.

Поиск оптимальной скорости обучения для каждого модуля показал, что для различных размеров моделей минимальные значения потерь достигаются при индивидуальных скоростях обучения (обозначены треугольниками), которые отличаются от глобально оптимальной скорости обучения (обозначена звездочкой), применимой ко всем размерам моделей.

Оптимизация Архитектуры Mixture of Experts: Ключевые Методы

Архитектура Mixture of Experts (MoE), на примере Qwen3-MoE, представляет собой подход к масштабированию моделей машинного обучения, позволяющий значительно увеличить их емкость при сохранении вычислительной эффективности. В отличие от традиционных плотных моделей, MoE использует несколько “экспертов” — подсетей, каждая из которых специализируется на обработке определенной части входных данных. Механизм маршрутизации (routing) динамически направляет каждый входной токен к одному или нескольким наиболее подходящим экспертам. Это позволяет модели обрабатывать значительно больше параметров, чем в плотной модели аналогичного размера, поскольку не все параметры активируются для каждого входного токена, снижая вычислительные затраты и требования к памяти.

Эффективное обучение моделей типа Mixture of Experts (MoE) требует тщательной настройки параметров скорости обучения. Часто для этого применяется оптимизатор AdamW, который сочетает в себе преимущества Adam и весовой регуляризации. AdamW использует децентрализованный алгоритм адаптивной оценки скорости обучения для каждого параметра, что позволяет быстро сходиться и избегать локальных минимумов. Весовая регуляризация (L2-регуляризация) предотвращает переобучение модели, особенно при работе с большим количеством параметров, характерным для MoE-архитектур. Правильная конфигурация параметров AdamW, включая скорость обучения, коэффициенты бета-распада и вес регуляризации, критически важна для достижения стабильного обучения и оптимальной производительности модели.

Предварительное обучение моделей Mixture of Experts (MoE) с использованием графика Warmup-Stable-Decay (WSD), в сочетании со стандартной параметризацией, является критически важным для достижения оптимальной производительности и стабильности процесса обучения. Данный подход предусматривает начальный период прогрессивного увеличения скорости обучения (Warmup), за которым следует фаза поддержания стабильной скорости (Stable), и завершается этапом постепенного снижения (Decay). Эффективность данной стратегии подтверждена экспериментально на моделях размером до 12 миллиардов параметров, обученных на корпусе в 500 миллиардов токенов, что демонстрирует ее масштабируемость и надежность для задач предварительного обучения моделей MoE.

Зависимость скорости обучения η, размера модели [latex] NN [/latex] и объема обучающих данных [latex] DD [/latex] демонстрирует, что для достижения оптимальной производительности необходимо учитывать взаимосвязь между этими параметрами. — Зависимость скорости обучения η, размера модели $NN$ и объема обучающих данных $DD$ демонстрирует, что для достижения оптимальной производительности необходимо учитывать взаимосвязь между этими параметрами.

Результаты Валидации и Бенчмарки: Подтверждение Эффективности

Тщательная оценка предобученных моделей осуществлялась с использованием общепринятых бенчмарков, таких как MMLU и CMMLU, что позволило объективно измерить их способности к решению разнообразных задач. Для упрощения и стандартизации этого процесса применялась платформа OpenCompass, обеспечивающая воспроизводимость результатов и удобство сравнения с другими моделями. Использование этих бенчмарков и фреймворков гарантирует надежность оценки и позволяет исследователям и разработчикам ориентироваться в постоянно развивающейся области больших языковых моделей, определяя наиболее эффективные и перспективные решения.

Проведенные исследования демонстрируют значительное повышение эффективности модели благодаря оптимизированным конфигурациям скорости обучения. На стандартных бенчмарках, таких как MMLU и CMMLU, удалось добиться прироста точности в 1.28% и 2.23% соответственно, при использовании 4-х миллиардной модели с полной тренировкой WSD. Данный результат превосходит показатели μTransfer, подтверждая, что тщательно подобранные параметры обучения играют ключевую роль в достижении более высокой производительности и точности ответов модели.

Для упрощения развертывания и повышения доступности моделей, применяются специализированные фреймворки, такие как LMDeploy. Данные инструменты позволяют значительно ускорить загрузку моделей и оптимизировать процесс инференса, что особенно важно для приложений, требующих высокой производительности и минимальной задержки. Благодаря эффективной организации данных и оптимизации вычислений, LMDeploy обеспечивает более быструю обработку запросов и снижение потребления ресурсов, делая современные языковые модели более практичными и доступными для широкого круга пользователей и разработчиков. Это способствует более быстрому внедрению передовых технологий в различные сферы, от автоматизированной обработки текстов до создания интеллектуальных помощников.

Результаты обучения 4B модели на 120B токенах показывают, что оптимизация скорости обучения для каждого модуля не даёт существенного улучшения производительности по сравнению с глобально оптимальной скоростью обучения [latex]\Delta L \leq 0.01[/latex]. — Результаты обучения 4B модели на 120B токенах показывают, что оптимизация скорости обучения для каждого модуля не даёт существенного улучшения производительности по сравнению с глобально оптимальной скоростью обучения $\Delta L \leq 0.01$ .

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность тщательной настройки гиперпараметров, в частности, скорости обучения, при масштабировании предварительного обучения больших языковых моделей. Авторы демонстрируют, что подход, основанный на масштабировании законов, превосходит традиционные методы, такие как μTransfer, обеспечивая более эффективное использование вычислительных ресурсов и улучшенную масштабируемость. Это подтверждает мысль Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что вы оптимизируете правильный алгоритм». В контексте данной работы, это означает, что выбор подходящей стратегии обучения, основанной на фундаментальных принципах масштабирования, важнее, чем тонкая настройка отдельных параметров в неэффективной схеме. Элегантность в архитектуре обучения, как и в любой системе, заключается в простоте и ясности базовых принципов.

Куда Дальше?

Исследование, представленное в данной работе, выявляет закономерности в настройке скорости обучения для масштабного предварительного обучения больших языковых моделей. Однако, кажущаяся элегантность подхода, основанного на масштабируемых законах, не должна заслонять более глубокие вопросы. Устойчивость этой парадигмы требует дальнейшей проверки в условиях, существенно отличающихся от тех, что были рассмотрены — например, при работе с данными, значительно отличающимися по структуре и объему. Оптимизация скорости обучения, как и любая попытка упростить сложность, неизбежно сталкивается с границами своей применимости.

Очевидно, что стремление к универсальным решениям в области гиперпараметров — это своего рода иллюзия. Каждая архитектура, каждый набор данных, каждая задача — это уникальный организм, требующий индивидуального подхода. Попытки создать единую формулу, применимую ко всем случаям, обречены на неудачу. Более перспективным представляется развитие методов автоматической адаптации скорости обучения, учитывающих внутреннюю структуру модели и характеристики данных в реальном времени.

В конечном счете, вопрос заключается не только в поиске оптимальной скорости обучения, но и в понимании фундаментальных принципов, определяющих поведение больших языковых моделей. Необходимо углубить исследования в области теории обучения и статистической физики, чтобы разработать более надежные и устойчивые алгоритмы. Простота и ясность — вот что действительно важно, а не бесконечное усложнение и оптимизация отдельных параметров.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05049.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-10 07:29