大语言模型的分布式训练-Toy模板网

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什么是大语言模型

大语言模型(Large Language Model,缩写LLM),也称大型语言模型,是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。

训练方式

训练语言模型需要向其提供大量的文本数据,模型利用这些数据来学习人类语言的结构、语法和语义。这个过程通常是通过无监督学习完成的,使用一种叫做自我监督学习的技术。在自我监督学习中,模型通过预测序列中的下一个词或标记,为输入的数据生成自己的标签,并给出之前的词。训练过程包括两个主要步骤:预训练(pre-training)和微调(fine-truning):在预训练阶段,模型从一个巨大的、多样化的数据集中学习,通常包含来自不同来源的数十亿词汇,如网站、书籍和文章。这个阶段允许模型学习一般的语言模式和表征。在微调阶段,模型在与目标任务或领域相关的更具体、更小的数据集上进一步训练。这有助于模型微调其理解,并适应任务的特殊要求。

面临的挑战

1. 资源消耗巨大:训练LLM需要大量的计算资源,这使得较小的组织或研究人员在开发和部署这些模型方面面临挑战。此外,与训练LLM有关的能源消耗也引起了一定程度的环境问题。
2. 输出可能带有偏见:由于训练数据中可能带有偏见,而LLM可!以学习并延续其训练数据中的偏见,导致有偏见的输出,可能是冒犯性的、歧视性甚至是错误性的观念。
3. 理解能力受限:虽然大语言模型有能力产生看似连贯和和与背景上下文相关的文本,但LLM有时对其所写的概念缺乏深刻的理解,这很可能导致不正确或无意义的输出。

什么是分布式计算

和集中式计算相反，分布式计算的一个计算过程将会在多台机器上进行。组件之间彼此进行交互以实现一个共同的目标，把需要进行大量计算的工程数据分区成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果统一合并得出数据结论。

如何实现

- 如何拆分计算逻辑
- 如何分发计算逻辑

拆分逻辑

从在哪里发生计算的角度来看，所有的计算逻辑都能够划分为这两种类型：
1能够分发到各个节点上并行执行的
2需要经过一定量的结果合并之后才能继续执行的
两者之间协调完成还需要解决 通讯、容灾、任务调度等问题
首先对此公开提出解决方案的是Google的MapReduce论文
Map Job 对应的就是可以在各个节点上一起执行相互不影响的逻辑
Reduce Job 处理的就是Map产生的中间结果
Map和Reduce之间通过一个Shuffle过程来链接

分发逻辑

与集中式计算最大的不同点：移动计算逻辑而不移动数据

大语言模型的分布式训练

大模型可以带来更精准强大的语义理解和推理能力，所以随着规模计算的普及和数据集的增大，使得模型的参数数量也以指数级的速度增长。训练这样大的模型非常具有挑战性，具体原因如下：
对显存的挑战。即使是最大的GPU的主内存也不可能适合这些模型的参数，比如一个175B的GPT-3模型需要（175B * 4bytes）就是700GB模型参数空间，从而梯度也是700G，优化器状态是1400G，一共2.8TB。
对计算的挑战。即使我们能够把模型放进单个GPU中（例如，通过在主机和设备内存之间交换参数），但是其所需的大量计算操作会导致漫长训练时间（例如，使用单个V100 NVIDIA GPU来训练1750亿个参数的GPT-3需要大约288年）。如何计算可以参见 2104.04473的附录 FLOATING-POINT OPERATIONS。
对计算的挑战。不同并行策略对应的通信模式和通信量不同。
    数据并行：通信发生在后向传播的梯度规约all-reduce操作，通信量是每个GPU之上模型的大小。
    模型并行：在下面会详述。
这就需要采用并行化来加速。使用硬件加速器来横向扩展（scale out）深度神经网络训练主要有两种模式：数据并行，模型并行。

数据并行

数据并行模式会在每个worker之上复制一份模型，这样每个worker都有一个完整模型的副本。输入数据集是分片的，一个训练的小批量数据将在多个worker之间分割；
worker定期汇总它们的梯度，以确保所有worker看到一个一致的权重版本。对于无法放进单个worker的大型模型，人们可以在模型之中较小的分片上使用数据并行。
数据并行扩展通常效果很好，但有两个限制：
    a）超过某一个点之后，每个GPU的batch size变得太小，这降低了GPU的利用率，增加了通信成本；
    b）可使用的最大设备数就是batch size，着限制了可用于训练的加速器数量。

模型并行

WHY：
    业界内训练的模型越来越大，模型朝着更深和更宽的方向发展。以自然语言处理（NLP）领域为例，模型从Bert发展到GPT，模型规模从数亿参数量增加到数百亿甚至是数千亿。当参数规模为千亿时，存储模型参数就需要数百GB的显存空间，超出单个GPU卡的显存容量。显然，仅靠数据并行无法满足超大规模模型训练对于显存的需求。为了解决这个问题，可以采用模型并行技术。

人们会使用一些内存管理技术，如激活检查点（activation checkpointing）来克服数据并行的这种限制，也会使用模型并行来对模型进行分区来解决这两个挑战，使得权重及其关联的优化器状态不需要同时驻留在处理器上。

WHAT：
    模型并行模式会让一个模型的内存和计算分布在多个worker之间，以此来解决一个模型在一张卡上无法容纳的问题，其解决方法是把模型放到多个设备之上。
模型并行分为两种：流水线并行和张量并行，就是把模型切分的方式。

流水线并行

流水线并行（pipeline model parallel）是把模型不同的层放到不同设备之上，比如前面几层放到一个设备之上，中间几层放到另外一个设备上，最后几层放到第三个设备之上。

张量并行

张量并行则是层内分割，把某一个层做切分，放置到不同设备之上，也可以理解为把矩阵运算分配到不同的设备之上，比如把某个矩阵乘法切分成为多个矩阵乘法放到不同设备之上。

通信

张量并行：通信发生在每层的前向传播和后向传播过程之中，通信类型是all-reduce，不但单次通信数据量大，并且通信频繁。
流水线并行：通信在流水线阶段相邻的切分点之上，通信类型是P2P通信，单词通信数据量较少但是比较频繁，而且因为流水线的特点，会产生GPU空闲时间，这里称为流水线气泡（Bubble）。

PS

NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-gather, reduce, broadcast）库，Nvidia做了很多优化，以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高的通信速度。

All-reduce：从多个sender那里接收数据，最终combine到每一个节点上。

Transformer Attention MLP GeLU Dropout

未完待续…

引用

https://blog.csdn.net/weixin_47364682/article/details/122674457
https://zhuanlan.zhihu.com/p/507877303
https://zhuanlan.zhihu.com/p/617087561
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28653942
https://zhuanlan.zhihu.com/p/129912419
https://www.zhihu.com/question/508671222文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-686544.html

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