No segundo artigo da série sobre SFT distribuído, o autor se concentra em como escalar experimentos para treinar LLMs em um ambiente de múltiplas GPUs. É ressaltada a importância da arquitetura de GPU, que deve ser de última geração, e a necessidade de interconexões de alta qualidade para evitar gargalos durante o treinamento.

Além da configuração inicial, o artigo discute tunagens de hiperparâmetros essenciais, como número de épocas e taxa de aprendizagem, utilizando exemplos práticos de modelos já treinados previamente. A importância de definir o *global_batch_size* é contemplada, assim como a compatibilidade da precisão de treinamento das GPUs modernas.

Após discutir os fundamentos, o artigo apresenta uma lista de otimizações, como *gradient accumulation*, *gradient checkpointing* e o uso do *Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)*, que permite eficiência máxima no uso de memória. A integração com o DeepSpeed é evidenciada como essencial para a escalabilidade.

1. Importância da arquitetura de GPU e interconexões.

2. Configuração de hiperparâmetros essenciais.

3. Estratégias para redução de uso de memória.

4. Uso das técnicas de *gradient accumulation* e *checkpointing*.

5. Implementação do *Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)*.

O autor finaliza discutindo a importância da avaliação rigorosa dos modelos treinados, sugerindo o uso da ferramenta *lm-evaluation-harness* para garantir comparações justas com outros modelos líderes de mercado. É oferecido um link para o modelo fine-tuned, encorajando leitores a experimentá-lo.

Este artigo apresenta um guia abrangente sobre como escalar o treinamento de Modelos de Linguagem de Grande Escala. À medida que novos desenvolvimentos no treinamento distribuído e otimização emergem, os leitores são convidados a continuar explorando as possibilidades oferecidas pela IA. Para mais atualizações e conteúdos relevantes, assine nossa newsletter.

FONTES:

1. Hugging Face

2. DeepSpeed

3. Pytorch

4. Github - Liger Kernel

5. Arxiv