GigaGPT se présente comme l'implémentation par Cerebras du nanoGPT d'Andrei Karpathy, vantant sa simplicité et compacité avec seulement 565 lignes de code. Cette version promet de pousser les limites en matière de taille de modèle, dépassant les 100 milliards de paramètres sans recourir à des ajouts de code ou à des frameworks tiers. Cela est rendu possible grâce à l'utilisation de la mémoire et de la puissance de calcul du matériel Cerebras, permettant un entraînement à grande échelle sur le code vanille torch.nn, sans nécessiter de modifications.Cependant, il est important de prendre du recul et d'examiner de plus près cette déclaration. Bien que la réduction du nombre de lignes de code puisse sembler attrayante, la véritable mesure de l'efficacité réside dans la facilité d'utilisation, la stabilité et les performances réelles du modèle. Le fait que GigaGPT n'introduise aucun ajout de code ou n'utilise aucun framework tiers peut être perçu comme un avantage, mais cela soulève également des questions sur la robustesse et l'adoption de normes établies dans la communauté de l'apprentissage profond. De plus, la dépendance exclusive à la mémoire.
En dépit des affirmations de l'équipe en charge, il est important de souligner que l'approche de GigaGPT souligne les difficultés liées à l'entraînement de grands transformateurs sur un grand nombre de GPU. L'argument selon lequel les modèles GPT vanille manquent de mémoire au-delà de quelques milliards de paramètres sur les GPU les plus récents est souligné, ce qui nécessite une distribution complexe des modèles sur plusieurs GPU avec la coordination de la charge de travail entre les travailleurs. Bien que GigaGPT prétende éviter cette complexité en exploitant les capacités matérielles de Cerebras, il est essentiel de rester critique quant à la facilité d'utilisation et à l'efficacité réelle de cette approche par rapport aux cadres de mise à l'échelle LLM bien établis tels que Megatron, DeepSpeed, NeoX, Fairscale et Mosaic Foundry.
Le déploiement d'un modèle de petite taille comme nanoGPT est présenté comme nécessitant seulement 639 lignes de code, tandis que l'implémentation d'un modèle de 20 milliards de paramètres avec le modèle Megatron de Nvidia serait complexe, nécessitant 20 507 lignes de code, soit une augmentation de complexité de 32 fois. Bien que cette comparaison puisse sembler éloquente, il est crucial d'adopter une perspective critique. La simplification du code n'est pas toujours synonyme de facilité d'utilisation, de stabilité ou de performance effective du modèle.
L'assertion selon laquelle gigaGPT offre le « meilleur des deux mondes » en combinant une base de code compacte et la capacité d'entraîner des modèles de taille GPT-3 soulève des interrogations. La dépendance exclusive au matériel Cerebras pour l'entraînement à grande échelle peut limiter la portabilité du modèle sur d'autres architectures, et la pertinence pratique de modèles dépassant les 100 milliards de paramètres demeure incertaine.
Quant à la mise en œuvre concrète de gigaGPT, les déclarations sur son alignement avec nanoGPT, l'utilisation d'enchâssements de position appris, d'une attention standard et de biais dans l'ensemble du modèle soulèvent des questions sur la diversité des architectures et des approches explorées. La validation de gigaGPT semble axée sur la correction fonctionnelle plutôt que sur des critères plus holistiques tels que la convergence, les performances en aval ou d'autres mesures significatives. La comparaison avec d'autres modèles GPT qui évoluent de millions à des centaines de milliards de paramètres sans recourir à des techniques de parallélisation spécialisées peut sembler impressionnante, mais la question de la nécessité réelle de telles échelles reste ouverte.
Bien que l'équipe en charge présente gigaGPT comme une avancée notable, il est crucial d'approcher ces affirmations avec prudence et de maintenir une perspective critique sur la complexité réelle, la performance et la pertinence des choix faits dans le développement de ce modèle.
Exploration des Limites : GigaGPT et les Enjeux de l'Échelle
Après avoir validé le modèle 70B, une tentative d'exploration des limites de l'échelle de gigaGPT a été entreprise en modifiant les dimensions du modèle pour correspondre à celles rapportées dans l'article original de GPT-3. Bien que les résultats de convergence aient été peu concluants après quelques étapes d'entraînement, le modèle a maintenu une utilisation similaire à celui de la configuration 70B. Cependant, il est important de noter que la notion de « limites de l'échelle » reste sujette à des interprétations variables et que la pertinence de dépasser les 1 000 milliards de paramètres suscite des réserves.
En ce qui concerne le fonctionnement de gigaGPT, l'absence de techniques de sharding ou de pipelining est soulignée comme un choix, car le modèle s'intègre entièrement dans la mémoire système du matériel Cerebras. Les explications sur l'architecture des clusters Cerebras Wafer Scale, MemoryX, et SwarmX donnent un aperçu technique, mais il est important de rester critique sur la généralisation de l'efficacité de cette approche à d'autres scénarios ou architectures.
La présentation de gigaGPT comme étant composé principalement de model.py et train.py, avec un code ennuyeux et des différences cosmétiques par rapport à nanoGPT, suscite des questions sur l'originalité et l'innovation réelles apportées par cette implémentation. De plus, la description du code comme « assez similaire aux implémentations concises de GPT écrites pour les GPUs » souligne la nécessité de comprendre les compromis et les implications de performance associés à cette simplicité.
La mention du paquet cerebras_pytorch comme la solution simplificatrice pour l'entraînement sur un énorme cluster mérite un examen approfondi. Bien qu'il soit présenté comme la clé de la simplicité du code de gigaGPT, une évaluation critique de la pertinence de cette solution dans des contextes différents et la compréhension de ses limites sont essentielles. En résumé, bien que la présentation du fonctionnement interne de gigaGPT soit détaillée, il est impératif de considérer ces déclarations avec prudence et de rester conscient des nuances et des implications potentielles.
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 | for step, batch in enumerate(executor, start=global_step + 1):
if step > config.num_steps:
break
loss = training_step(batch)
log_loss(loss, step)
save_checkpoint(step) |
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | dataloader = cstorch.utils.data.DataLoader(
get_dataloader,
data_path,
config.sequence_length,
config.batch_size,
config.seed,
)
executor = cstorch.utils.data.DataExecutor(
dataloader,
num_steps=config.num_steps - global_step,
checkpoint_steps=config.checkpoint_steps,
cs_config=cs_config,
writer=writer,
) |
En poursuivant, examinons de plus près les composants impliqués dans la définition d'une étape d'entraînement unique. En interne, l'utilisation de cerebras_pytorch repose sur PyTorch LTC pour tracer le graphe de calcul associé à la tâche de formation et le convertir en opérations exécutables sur le Cerebras Wafer Scale Engine (WSE). Par conséquent, la première étape dans l'établissement de la logique de formation est la création de l'instance du modèle de manière à permettre son retracement ultérieur. Ce processus est effectué par le code situé au début de train.py::main.
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 | backend = cstorch.backend(config.backend, use_cs_grad_accum=True)
…
with backend.device:
model = GPTModel(model_config)
compiled_model = cstorch.compile(model, backend) |
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | @cstorch.trace
def training_step(batch):
input_ids, labels = batch
loss = compiled_model(input_ids, labels)
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(list(all_params), config.max_gradient_norm)
optimizer.step()
lr_scheduler.step()
optimizer.zero_grad()
return loss |
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | @cstorch.step_closure
def log_loss(loss, step):
rate = executor.profiler.rate()
global_rate = executor.profiler.global_rate()
logger.info(
f"| Step={step}, "
f"Loss={loss.item():.5f}, "
f"Rate={rate:.2f} samples/sec, "
f"GlobalRate={global_rate:.2f} samples/sec"
)
writer.add_scalar("loss", loss.item(), step)
writer.add_scalar("samples_per_second", global_rate, step) |
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | @cstorch.checkpoint_closure
def save_checkpoint(step):
checkpoint_path = out_dir.joinpath(f"checkpoint_{step}.mdl")
state_dict = {
"model": model.state_dict(),
"optimizer": optimizer.state_dict(),
"lr_scheduler": lr_scheduler.state_dict(),
"global_step": step,
"model_config": asdict(model_config),
}
cstorch.save(state_dict, checkpoint_path)
logger.info(f"Saved checkpoint to {checkpoint_path}") |
Cependant, il est crucial de prendre du recul et d'examiner attentivement la validité de cette affirmation. La prétention de coordonner sans heurts des tâches d'entraînement à travers d'énormes clusters distribués en si peu de lignes de code soulève des interrogations quant à la complexité réelle de la mise en œuvre et à la prise en compte des divers défis et nuances inhérents à une telle opération à grande échelle. Une évaluation approfondie de la qualité du code, de sa robustesse et de sa soutenabilité à long terme est nécessaire pour une évaluation précise de ces déclarations.
Source : Cerebras
Et vous ?
À votre avis, la simplicité revendiquée par GigaGPT en 565 lignes de code ne compromet pas la stabilité et la performance réelle du modèle ? Quels sont les avantages et les inconvénients de l’utilisation de GigaGPT par rapport à d’autres modèles de langage naturel ? Quels peuvent être les risques potentiels associés à l’utilisation de GigaGPT pour l’entraînement à grande échelle de modèles de langage naturel ? La dépendance exclusive à la mémoire du matériel Cerebras constitue-t-elle un avantage réel pour GigaGPT, ou cela pourrait-il poser des problèmes de portabilité sur d'autres architectures ?Voir aussi :
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