探討建立和訓練大型模型的挑戰
當涉及從頭開始建立和訓練大型模型時,面臨的挑戰不可謂不多。針對這一問題,我們不妨看看前谷歌科學家Yi Tay在創立初創公司後面對的困境及挑戰。
1. 選擇計算提供商的差異之處
首要條件是獲取算力,這在表面上看似簡單,實際上卻充滿挑戰。不同的計算提供商間存在著巨大的差異性,如硬體裝置的質量、叢集架構以及加速器的效能。常規的加速器選擇之爭(如TPU與GPU等)已被證明並非唯一關鍵因素。在多次對比中發現,即便是相同型號的GPU(比如H100),其效能表現也可能截然不同。這種硬體差異猶如"硬體彩票",每個提供商的叢集質量有很大變異,從而直接影響著模型訓練的結果和代價。這不禁讓我們聯想到挑戰難度較高,亦如抽籤一般啼笑皆非。
2. 應對不同供應商的奇異簇擁設定
隨著科技進步,開發多節點並行訓練不再是令人望而卻步的新鮮事。然而,在GPU裝置領域,每個供應商似乎都採用獨特的佈線方式,使得多節點訓練的方法和效果有很大不同。這使得操作中需要應對不同地點間的佈局變異,帶來了許多意料之外的困難和不穩定性。
3. 採用外部庫的困難
在模型訓練的過程中,個人偏好的庫選擇也有其挑戰所在。儘管T5X和Mesh TensorFlow等內部支援的庫備受青睞,當面對外部庫時,我們也磕磕絆絆。外部庫不僅支援較少,還對非谷歌團隊成員不夠友好,使得對外部的使用和接納難度增加。這裡值得一提的是,與內部庫相比,外部庫的質量和穩定性存在較大差距,使得開發過程中倍感挫折。
總的來說,建立和訓練大型模型是一項充滿挑戰的任務,需要克服種種困難。在推動人工智慧技術不斷前行的道路上,我們需要不斷探索、實踐,最終實現技術的創新與突破!