การแสวงหาประสิทธิภาพในการฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
การแสวงหาแบบจำลองภาษาที่ใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากขึ้นอย่างไม่หยุดยั้ง ได้นำมาซึ่งความต้องการเร่งด่วน: ประสิทธิภาพ การฝึกอบรมสัตว์ประหลาดเหล่านี้ไม่เพียงต้องการพลังการประมวลผลดิบเท่านั้น แต่ยังต้องการเทคนิคที่ซับซ้อนที่สามารถบีบประสิทธิภาพสูงสุดออกจากทุกวัตต์และทุกวินาที อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นกลไกขับเคลื่อนกระบวนการเรียนรู้ มีความสำคัญอย่างยิ่ง พวกเขากำหนดว่าแบบจำลองที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านหรือหลายล้านล้านพารามิเตอร์จะสามารถมาบรรจบกันสู่สถานะของประสิทธิภาพสูงสุดได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเพียงใด ในขณะที่เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเช่น AdamW ได้กลายเป็นม้างานในอุตสาหกรรม ความกระหายในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างพิถีพิถันและความอยากอาหารที่มากสำหรับทรัพยากรการคำนวณได้กระตุ้นให้เกิดการค้นหาทางเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เป้าหมายสูงสุด? เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ให้ความเสถียรในการฝึกอบรมที่แข็งแกร่งในขณะที่ลดภาระการคำนวณลงอย่างมาก
ข้อจำกัดของเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีอยู่
ความท้าทายหลักในการฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดมหึมาอยู่ที่ขนาดของความต้องการในการคำนวณ เมื่อแบบจำลองเติบโตขึ้น จำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องอัปเดตในแต่ละรอบจะระเบิด เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่มีอยู่จำนวนมาก แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพในการตั้งค่าขนาดเล็ก แต่ก็เริ่มสั่นคลอนภายใต้แรงกดดันมหาศาลนี้ พวกเขามีประสิทธิภาพน้อยลง ต้องมีการปรับแต่งและปรับแต่งอย่างต่อเนื่องซึ่งขยายระยะเวลาการฝึกอบรม นอกจากนี้ ปัญหาความเสถียรสามารถคืบคลานเข้ามาได้ ซึ่งแสดงออกมาเป็นการอัปเดตที่ไม่แน่นอนซึ่งทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลองลดลง ดังนั้น โซลูชันที่มีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงจะต้องจัดการทั้งประสิทธิภาพและความเสถียร ทำให้มั่นใจได้ถึงการฝึกอบรมที่ราบรื่นและเชื่อถือได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้พลังการประมวลผลที่มากเกินไปหรือการปรับพารามิเตอร์ด้วยตนเองเป็นเวลาหลายชั่วโมง
ตัวอย่างเช่น เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Adam และ AdamW ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย อาศัยอัตราการเรียนรู้แบบปรับได้และการลดน้ำหนักเพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพของแบบจำลอง วิธีการเหล่านี้ได้พิสูจน์คุณค่าในการใช้งานที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของพวกมันจะลดลงเมื่อแบบจำลองมีขนาดใหญ่ขึ้น ค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้เพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้ไม่มีประสิทธิภาพสำหรับความพยายามในการฝึกอบรมขนาดใหญ่จริงๆ สิ่งนี้ได้กระตุ้นความพยายามในการวิจัยที่มีชีวิตชีวาโดยมุ่งเน้นไปที่การระบุและพัฒนาเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทางเลือก แนวทางใหม่เหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อมอบประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เหนือกว่า โดยไม่จำเป็นต้องมีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ต้องใช้แรงงานมาก ในขณะที่ยังคงได้ผลลัพธ์ที่เสถียรและปรับขนาดได้
Muon: เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อความสามารถในการปรับขนาด
นักวิจัยที่ Moonshot AI โดยร่วมมือกับ UCLA ได้เปิดตัว Muon ซึ่งเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเอาชนะข้อจำกัดที่ส่งผลกระทบต่อวิธีการที่มีอยู่ในสถานการณ์การฝึกอบรมขนาดใหญ่ ในขณะที่ Muon เริ่มแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในแบบจำลองขนาดเล็ก แต่ก็พบอุปสรรคเมื่อปรับขนาดขึ้นเพื่อจัดการกับยักษ์ใหญ่ของโลกแบบจำลองภาษา เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ นักวิจัยได้ใช้เทคนิคที่สำคัญสองประการ
ประการแรก พวกเขาได้รวม weight decay ซึ่งเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่ช่วยป้องกันการโอเวอร์ฟิตและเพิ่มความเสถียรในการฝึกอบรม ประการที่สอง พวกเขาแนะนำ การอัปเดตค่าเฉลี่ยกำลังสองราก (RMS) ที่สอดคล้องกัน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการปรับจะถูกนำไปใช้อย่างสม่ำเสมอในพารามิเตอร์ทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงขนาดของพารามิเตอร์ ความสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาการเรียนรู้ที่สมดุลในพื้นที่พารามิเตอร์อันกว้างใหญ่ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ การปรับปรุงเหล่านี้ช่วยให้ Muon ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องมีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างละเอียด ความพร้อม “นอกกรอบ” นี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองขนาดใหญ่ ลดค่าใช้จ่ายในการตั้งค่าและการกำหนดค่าลงอย่างมาก
Moonlight: ควบคุมพลังของ Muon ในแบบจำลอง Mixture-of-Experts
จากความก้าวหน้าที่รวมอยู่ใน Muon นักวิจัยได้พัฒนา Moonlight ซึ่งเป็นแบบจำลอง Mixture-of-Experts (MoE) Moonlight มีให้เลือกสองรูปแบบ: รุ่นพารามิเตอร์ 3 พันล้านพารามิเตอร์ และรุ่นพารามิเตอร์ 16 พันล้านพารามิเตอร์ที่สำคัญกว่า ทั้งสองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยโทเค็น 5.7 ล้านล้านโทเค็น Moonlight ใช้ประโยชน์จาก Muon เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่ลดต้นทุนการคำนวณ
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น มีการพัฒนา Muon เวอร์ชันกระจาย โดยใช้กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพสไตล์ ZeRO-1 แนวทางนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำได้อย่างมากโดยการกระจายสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพไปยังอุปกรณ์หลายเครื่อง นอกจากนี้ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการฝึกอบรมแบบกระจายขนาดใหญ่ การปรับแต่งเหล่านี้ส่งผลให้กระบวนการฝึกอบรมมีเสถียรภาพอย่างน่าทึ่ง Moonlight ประสบความสำเร็จในประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยด้วยรอยเท้าการคำนวณที่ต่ำกว่าอย่างมากเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้าที่มีขนาดใกล้เคียงกัน
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ: Moonlight ส่องแสงเหนือคู่แข่ง
การประเมินประสิทธิภาพอย่างเข้มงวดได้แสดงให้เห็นว่า Moonlight มีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองที่ล้ำสมัยที่มีอยู่ซึ่งมีขนาดใกล้เคียงกันอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งรวมถึงแบบจำลองที่ได้รับการยอมรับอย่างดี เช่น LLAMA3-3B และ Qwen2.5-3B การทดลองกฎการปรับขนาด ซึ่งสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างขนาดแบบจำลอง ข้อมูล และประสิทธิภาพ เผยให้เห็นข้อได้เปรียบที่โดดเด่นของ Muon: มันมี ประสิทธิภาพตัวอย่างมากกว่า Adam ประมาณสองเท่า สิ่งนี้แปลเป็นการลดจำนวนการดำเนินการทศนิยม (FLOPs) ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมลงอย่างมาก ในขณะที่ยังคงได้ผลลัพธ์ที่แข่งขันได้
ความกล้าหาญของ Moonlight ขยายไปสู่งานมาตรฐานที่หลากหลาย ในเกณฑ์มาตรฐาน MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ได้คะแนนที่น่าประทับใจ 70.0 ซึ่งสูงกว่า LLAMA3-3B (54.75) และ Qwen2.5-3B (65.6) อย่างมีนัยสำคัญ ในเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะทางมากขึ้น เช่น MMLU-pro และ BBH (Big-Bench Hard) Moonlight ได้คะแนน 42.4 และ 65.2 ตามลำดับ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้น แบบจำลองยังแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งใน TriviaQA ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานการตอบคำถาม โดยมีคะแนน 66.3 ซึ่งเหนือกว่าแบบจำลองที่เทียบเคียงได้ทั้งหมด
การสร้างโค้ดและการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์: แสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจ
ความสามารถของ Moonlight ขยายไปไกลกว่าความเข้าใจภาษาธรรมชาติและการตอบคำถาม นอกจากนี้ยังเก่งในงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ด ใน HumanEval ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถในการสร้างโค้ด ได้คะแนน 48.1 ใน MBPP (Mostly Basic Programming Problems) ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานการสร้างโค้ดอีกตัวหนึ่ง ได้คะแนน 63.8 ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างโค้ดที่ใช้งานได้ ซึ่งเหนือกว่าแบบจำลองอื่นๆ ที่มีจำนวนพารามิเตอร์ใกล้เคียงกัน
ในขอบเขตของการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ Moonlight ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาที่เหนือกว่า ได้คะแนน 77.4 ใน GSM8K (Grade School Math 8K) ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ประกอบด้วยปัญหาคำศัพท์ทางคณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา ใน MATH ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ท้าทายยิ่งขึ้นโดยเน้นที่ปัญหาทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง ได้คะแนน 45.3 ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นย้ำถึงความสามารถของ Moonlight ในการจัดการกับงานการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
ความสามารถทางภาษา: เก่งในงานภาษาจีน
ความสามารถของ Moonlight ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ภาษาอังกฤษ นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานภาษาจีน ใน C-Eval ซึ่งเป็นชุดการประเมินภาษาจีนที่ครอบคลุม ได้คะแนน 77.2 ใน CMMLU ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานภาษาจีนอีกตัวหนึ่งที่เน้นความเข้าใจภาษาหลายงาน ได้คะแนน 78.2 ผลลัพธ์เหล่านี้สร้างประสิทธิภาพของ Moonlight ในการประมวลผลหลายภาษา แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการกับความแตกต่างทางภาษาที่หลากหลาย ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งอย่างสม่ำเสมอของแบบจำลองในเกณฑ์มาตรฐานที่หลากหลายดังกล่าวเป็นหลักฐานที่น่าเชื่อถือของความสามารถในการสรุปทั่วไปที่แข็งแกร่ง สามารถปรับตัวและเก่งในงานต่างๆ ในขณะที่ยังคงรักษาต้นทุนการคำนวณที่ต่ำกว่าอย่างมากเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน
การจัดการกับความท้าทายด้านความสามารถในการปรับขนาดและการส่งเสริมการวิจัยในอนาคต
นวัตกรรมที่รวมอยู่ใน Muon จัดการกับความท้าทายด้านความสามารถในการปรับขนาดที่สำคัญซึ่งส่งผลกระทบต่อการฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มานาน โดยการรวม weight decay และการอัปเดต RMS ที่สอดคล้องกัน นักวิจัยได้ปรับปรุงทั้งความเสถียรและประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้ทำให้ Moonlight สามารถผลักดันขอบเขตของประสิทธิภาพในขณะที่ลดต้นทุนการฝึกอบรมลงพร้อมกัน ความก้าวหน้าเหล่านี้ทำให้ตำแหน่งของ Muon เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้ Adam มันมีประสิทธิภาพตัวอย่างที่เหนือกว่าโดยไม่ต้องมีการปรับแต่งอย่างละเอียดซึ่งโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับ Adam และตัวแปรต่างๆ
นอกจากนี้ การเปิดโอเพนซอร์สของทั้ง Muon และ Moonlight ถือเป็นส่วนสำคัญต่อชุมชนการวิจัย ด้วยการทำให้เครื่องมือเหล่านี้พร้อมใช้งานได้อย่างอิสระ นักวิจัยกำลังส่งเสริมการสำรวจและพัฒนาวิธีการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพสำหรับแบบจำลองขนาดใหญ่ แนวทางแบบเปิดนี้ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและเร่งความก้าวหน้าในสาขานี้ ปูทางไปสู่แบบจำลองภาษาที่ทรงพลังและเข้าถึงได้มากยิ่งขึ้นในอนาคต การปรับแต่งเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องเช่น Muon ไม่ใช่แค่การสร้างแบบจำลองที่ใหญ่ขึ้นเท่านั้น แต่เป็นการสร้างแบบจำลองที่ชาญฉลาดขึ้น ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด และทำให้การเข้าถึงการวิจัย AI ที่ล้ำสมัยเป็นประชาธิปไตย