En la era de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje de gran escala han adquirido una popularidad sin precedentes, convirtiéndose en una parte esencial de sectores como la salud, las finanzas y el marketing. Modelos como Llama, Stable Diffusion y Mistral son cada vez más utilizados por organizaciones que buscan entrenar y ajustar estos masivos modelos, los cuales ahora presentan miles de millones de parámetros y secuencias de entrada más extensas.
No obstante, estos avances también traen consigo desafíos significativos. Las largas secuencias de entrada y el ingente número de parámetros entrenables requieren enfoques innovadores para el desarrollo y la implementación de estos modelos. La capacidad de entrenar eficazmente estos grandes modelos demanda el uso de estrategias avanzadas de entrenamiento distribuido.
Con este propósito, Amazon SageMaker ha presentado su biblioteca de modelo paralelo (SMP) como una solución para afrontar estos retos. Este desarrollo incluye nuevas características como el entrenamiento de precisión mixta con punto flotante de 8 bits (FP8) y el paralelismo de contexto para el procesamiento de largas secuencias de entrada. Estas características prometen beneficios importantes para las organizaciones que trabajan con modelos de lenguaje de gran escala, como costos de convergencia reducidos y un tiempo más rápido al mercado, proporcionando así una ventaja competitiva.
El reto para las empresas consiste en entrenar estos modelos de manera eficiente y económica, especialmente cuando utilizan datos específicos del dominio con largas secuencias que pueden llegar hasta los 128,000 tokens. Las técnicas actuales, como el paralelismo de datos completamente compartido (FSDP) y el paralelismo de tensor, permiten distribuir parámetros del modelo y estados de optimización en las GPU, pero no abordan eficientemente la partición a lo largo de la dimensión de la secuencia, lo que podría generar errores de memoria insuficiente, incluso utilizando FSDP.
La biblioteca SMP de Amazon SageMaker aborda estos desafíos mediante la implementación del paralelismo de contexto, una técnica que facilita el entrenamiento con largas secuencias al particionar las activaciones a lo largo de la dimensión de la secuencia. Adicionalmente, se adopta el formato FP8 para modelos soportados como Llama, lo cual permite multiplicaciones de matrices más rápidas sin una pérdida significativa de precisión. Esta combinación de técnicas permite un entrenamiento más veloz y eficaz de modelos complejos.
El empleo del entrenamiento en precisión mixta FP8, junto con el paralelismo de contexto, incrementa notablemente el rendimiento de formación de los modelos de lenguaje de gran escala. Apoyadas por GPUs NVIDIA H100 y H200, estas técnicas optimizan el uso de recursos de computación, permitiendo a las empresas desplegar soluciones de inteligencia artificial innovadoras y obtener beneficios empresariales sustanciales en menos tiempo.
En conjunto, estos desarrollos representan la evolución continua en el campo del aprendizaje automático, donde las soluciones cada vez más sofisticadas y eficientes están al alcance de un número creciente de organizaciones.
