Современные нейросетевые архитектуры достигают впечатляющих результатов в сложных задачах ИИ благодаря росту объемов данных и вычислительных мощностей. Однако обратной стороной медали стала высокая ресурсоемкость обучения.

Например, последняя версия GPT-4 от OpenAI обучалась на большом GPU-кластере. По некоторым данным, она содержит около 1,8 триллиона параметров, а ее обучение обошлось более чем в 100 млн долларов. А модель Llama 3.1 405B, вроде бы оптимизированная под ограниченные ресурсы, все равно требовала более 15 триллионов токенов и свыше 16 тысяч GPU NVIDIA H100.

И хотя нынешнее качество работы LLM уже можно действительно назвать выдающимся, на практике они подкидывают разработчикам широкий ряд проблем производительности: от запредельных объемов данных до оптимизации гиперпараметров. Все это приводит к потребности в ускорении обучения.

Мы подготовили серию материалов, которые помогут разобраться в ускорении обучения нейросетей. В этой статье рассмотрим различные теоретические аспекты от аппаратного ускорения до правильной организации самого обучения, в следующей — поговорим о практике. В общем, нас ждет глубокое погружение в тему. Приятного прочтения!

«А можно быстрее?»: разбираем методы ускорения обучения нейронных сетей