論文の概要: Enhancing Stability for Large Language Models Training in Constrained Bandwidth Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01614v3
• Date: Sun, 06 Oct 2024 01:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:41:55.269390
• Title: Enhancing Stability for Large Language Models Training in Constrained Bandwidth Networks
• Title（参考訳）: 拘束帯域ネットワークにおける大規模言語モデルの訓練の安定性向上
• Authors: Yun Dai, Tejas Dharamsi, Byron Hsu, Tao Song, Hamed Firooz,
• Abstract要約: 我々は、階層分割(hpZ)方式における競合状態が、数十億のパラメータを持つモデルのトレーニング時に不安定を引き起こす可能性を示す。 次に、これらの収束問題に対処し、競争力のあるトレーニング効率を維持しながら、分割アルゴリズムの変更を提案する。 このアルゴリズムは、98%のスループットを持つ大型モデルの堅牢なトレーニングを可能にし、収束の質を犠牲にすることなく、モデルのトレーニング速度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.049237611207113
• License:
• Abstract: Training extremely large language models (LLMs) with billions of parameters is a computationally intensive task that pushes the limits of current data parallel training systems. While techniques like ZeRO++ have enabled efficient distributed training of such giant models on inexpensive low-bandwidth clusters, they can suffer from convergence issues due to potential race conditions in the hierarchical partitioning (hpZ) scheme employed to reduce cross-machine communication. In this work, we first show how these race conditions cause instability when training models with billions of parameters. We then propose a modification to the partitioning algorithm that addresses these convergence challenges while maintaining competitive training efficiency. Empirical evaluation on training the multi-billion parameters Falcon Models and Llama-2 models demonstrates the updated algorithm's ability to achieve reliable convergence on these massive models, where stock ZeRO++ hpZ fails to converge. The updated algorithm enables robust training of larger models with 98\% throughput and model training speed improvement without sacrificing the quality of convergence.
• Abstract（参考訳）: 数十億のパラメータで非常に大きな言語モデル(LLM)を訓練することは、現在のデータ並列トレーニングシステムの限界を押し上げる計算集約的なタスクである。 ZeRO++のような技術は、安価で低帯域幅のクラスタ上で、そのような巨大モデルの効率的な分散トレーニングを可能にする一方で、マシン間通信を減らすために使用される階層分割(hpZ)方式における潜在的な競合条件による収束問題に悩まされる可能性がある。 本研究は,数十億のパラメータを持つモデルのトレーニングにおいて,これらの競合条件が不安定性の原因となることを示す。 次に、これらの収束問題に対処し、競争力のあるトレーニング効率を維持しながら、分割アルゴリズムの変更を提案する。 Falcon ModelsとLlama-2モデルのマルチビリオンパラメータのトレーニングに関する実証的な評価は、ZeRO++ hpZが収束しないような大規模なモデル上で信頼性の高い収束を実現するアルゴリズムの能力を示している。 改良されたアルゴリズムは、98倍のスループットを持つ大規模モデルの堅牢なトレーニングを可能にし、収束の質を犠牲にすることなく、モデルのトレーニング速度を向上する。

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