Ускорение обучения ИИ: Новый подход к обратной связи от человека

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую значительно ускорить обучение больших языковых моделей с помощью обратной связи от человека, решая проблему неэффективного использования ресурсов.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Дизайн RLHFSpec представляет собой архитектуру, нацеленную на уточнение языковых моделей посредством обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека, что позволяет достичь более согласованного и полезного поведения модели.

RLHFSpec использует адаптивное спекулятивное декодирование и интеллектуальное перераспределение выборок для оптимизации загрузки GPU и повышения эффективности обучения.

Обучение больших языковых моделей с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) является критически важным, но ресурсоемким процессом. В данной работе, представленной под названием ‘RLHFSpec: Breaking the Efficiency Bottleneck in RLHF Training via Adaptive Drafting’, исследуется возможность значительного ускорения RLHF за счет оптимизации наиболее узкого места — стадии генерации. Предлагаемая система RLHFSpec использует адаптивное спекулятивное декодирование и интеллектуальную перераспределяющую выборку для максимального использования ресурсов GPU и повышения пропускной способности. Сможет ли RLHFSpec открыть путь к более эффективному и доступному обучению больших языковых моделей?

Эффективность против Теории: Вызовы в Генерации Текста

Современные большие языковые модели (БЯМ) совершили прорыв в области обработки естественного языка, продемонстрировав впечатляющие возможности в генерации текста, переводе и понимании языка. Однако, несмотря на эти достижения, существенным препятствием для их широкого внедрения остаются огромные вычислительные затраты. Обучение и функционирование таких моделей требует значительных ресурсов, включая мощные графические процессоры и большие объемы памяти, что делает их недоступными для многих исследователей и организаций. Эта проблема ограничивает возможности масштабирования и применения БЯМ в реальных приложениях, особенно в условиях ограниченных ресурсов или необходимости обработки данных в реальном времени. Дальнейшие исследования направлены на снижение вычислительной сложности без потери качества генерируемого текста, что позволит сделать технологии БЯМ более доступными и эффективными.

Традиционные методы авторегрессивной декодировки, несмотря на свою эффективность в генерации связных текстов, по своей сути являются последовательными. Это означает, что каждое новое слово генерируется только после получения предыдущего, что создает узкое место в процессе. В результате, скорость генерации ограничивается временем, необходимым для обработки каждого токена последовательно. Такая последовательность существенно снижает пропускную способность, делая использование этих моделей проблематичным для приложений, требующих мгновенного отклика, таких как чат-боты, онлайн-переводчики или системы распознавания речи в реальном времени. Для преодоления этого ограничения активно исследуются параллельные методы декодировки, направленные на одновременную генерацию нескольких токенов, что может значительно увеличить скорость и эффективность языковых моделей.

Деревовидное спекулятивное декодирование позволяет эффективно исследовать пространство возможных решений, расширяя наиболее перспективные ветви.

Ускорение Вывода: Спекулятивное Декодирование в Действии

Спекулятивное декодирование представляет собой перспективный метод ускорения вывода больших языковых моделей (LLM) за счет предварительного предсказания последующих токенов с использованием упрощенной, более быстрой “черновой” модели. Этот подход позволяет генерировать предварительный вариант текста, который затем верифицируется основной LLM. Ускорение достигается за счет параллельной работы: черновая модель предсказывает токены, а основная модель проверяет и, при необходимости, корректирует эти предсказания. Эффективность спекулятивного декодирования напрямую зависит от точности черновой модели и скорости процесса верификации, что позволяет снизить общую задержку при генерации текста.

Эффективность спекулятивного декодирования напрямую зависит от скорости верификации предсказанных токенов основной языковой моделью (LLM), что требует оптимизации обработки данных. Необходима минимизация задержек при передаче предсказанных токенов на вход LLM и обработке результатов верификации. Это включает в себя оптимизацию форматов данных, использование пакетной обработки для одновременной верификации нескольких токенов и эффективное управление памятью для снижения накладных расходов на копирование данных. Высокопроизводительные тензорные вычисления и аппаратное ускорение также играют критическую роль в обеспечении достаточной пропускной способности для верификации в реальном времени.

Предварительная обработка данных, осуществляемая в режиме offline inference, играет ключевую роль в ускорении speculative decoding. Этот подход позволяет заранее вычислить и подготовить частичные результаты для последующей верификации основной языковой моделью (LLM). В частности, offline inference может включать в себя предварительное кодирование входных данных, вычисление эмбеддингов и даже генерацию начальных «черновых» токенов с использованием более быстрой, но менее точной модели. Это значительно снижает вычислительную нагрузку во время основного процесса inference, поскольку LLM получает уже частично обработанные данные, требующие лишь проверки и корректировки, а не полной генерации с нуля. Эффективная организация и предварительная загрузка данных в память также снижают задержки, связанные с доступом к данным, что критически важно для достижения высокой пропускной способности и низкой латентности.

Эксперименты показали, что производительность спекулятивного декодирования напрямую зависит от стратегии предварительной генерации токенов и количества используемых образцов, при этом максимальная производительность достигается при оптимальной комбинации этих параметров.

RLHFSpec: Адаптивная Система для Максимальной Пропускной Способности

RLHFSpec представляет собой адаптивную систему, объединяющую спекулятивное декодирование с интеллектуальной перераспределением выборок для максимизации пропускной способности. В ходе экспериментов на наборах данных LMSYS и GSM8K, данная система продемонстрировала увеличение пропускной способности до 3.01x и 2.97x соответственно. Спекулятивное декодирование позволяет генерировать несколько вариантов продолжения текста параллельно, а интеллектуальное перераспределение выборок оптимизирует использование вычислительных ресурсов, направляя их на наиболее перспективные варианты. Это позволяет значительно сократить время, необходимое для генерации текста, при сохранении или улучшении его качества.

Стратегия адаптивного предварительного генерирования (drafting) в RLHFSpec динамически регулирует количество генерируемых предварительных токенов в зависимости от сложности входных данных. Более сложные запросы, требующие более глубокого анализа и генерации, приводят к увеличению числа предварительно сгенерированных токенов, что позволяет ускорить окончательный процесс вывода. Напротив, для простых запросов количество предварительных токенов уменьшается, минимизируя вычислительные затраты и повышая общую эффективность системы. Такой подход позволяет оптимизировать использование ресурсов и достигать более высокой пропускной способности при обработке разнородных рабочих нагрузок.

Кэширование пар ключ-значение (KVCache) и двухэтапная миграция выборок являются критически важными компонентами для оптимизации передачи данных и снижения накладных расходов в RLHFSpec. KVCache позволяет сохранять результаты промежуточных вычислений, избегая повторных вычислений для одинаковых входных данных и значительно ускоряя процесс генерации. Двухэтапная миграция выборок оптимизирует перенос данных между устройствами, минимизируя задержки и обеспечивая эффективное использование памяти. Первый этап перемещает наиболее часто используемые данные в более быструю память, а второй — перераспределяет менее востребованные данные, обеспечивая баланс между скоростью доступа и общим объемом памяти, что особенно важно при работе с большими языковыми моделями и сложными задачами.

Система RLHFSpec является развитием существующих методов обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), таких как Verl и OpenRLHF, и направлена на повышение скорости инференса. Экспериментальные результаты на наборах данных LMSYS и GSM8K показали увеличение пропускной способности в 2.52-2.65 раза по сравнению с базовой реализацией и в 2.16-2.32 раза по сравнению с методом Verl. Данное улучшение производительности достигается за счет интеграции новых механизмов, расширяющих возможности существующих RLHF-подходов.

Сравнение различных систем RLHF показывает, что пропускная способность существенно различается на протяжении всего процесса обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека.

Практическая Ценность и Перспективы Развития LLM

Эксперименты, проведенные с использованием языковой модели Llama-3.1-8B-Instruct и наборов данных, таких как LMSYS-Chat-1M и GSM8K, продемонстрировали существенное увеличение пропускной способности системы. В ходе исследований было выявлено, что предложенные методы позволяют обрабатывать больше запросов за единицу времени, что особенно важно при обслуживании больших языковых моделей. Этот прогресс достигнут благодаря оптимизации процесса инференса, позволяющей эффективнее использовать вычислительные ресурсы и снижать задержки при генерации ответов. Повышенная пропускная способность открывает возможности для обслуживания большего числа пользователей и обработки более сложных задач, делая использование больших языковых моделей более доступным и эффективным.

Разработанная система демонстрирует высокую эффективность при обработке данных с неравномерным распределением длины ответов, что особенно важно для реальных сценариев использования больших языковых моделей. Исследования показывают, что система способна поддерживать стабильную производительность даже при поступлении запросов, требующих генерации ответов разной длины — от коротких реплик до развернутых текстов. Это достигается благодаря адаптивным алгоритмам, оптимизирующим процесс генерации и распределения ресурсов, что позволяет избежать снижения качества обслуживания и гарантирует предсказуемую скорость ответа вне зависимости от сложности запроса и требуемого объема генерируемого текста. Такая устойчивость к «длиннохвостым» распределениям делает систему надежным инструментом для обслуживания широкого спектра пользователей и приложений, предъявляющих различные требования к скорости и качеству генерации текста.

Повышенная пропускная способность системы позволяет значительно оптимизировать процесс обслуживания больших языковых моделей (LLM), что приводит к снижению задержек и, как следствие, к сокращению эксплуатационных расходов. Исследования показали, что предлагаемый подход демонстрирует минимальные накладные расходы, не превышающие 1.74% от общего времени выполнения, что делает его особенно привлекательным для практического применения в производственных системах. Такая эффективность достигается за счет оптимизации использования ресурсов и параллельной обработки запросов, обеспечивая высокую скорость ответа даже при пиковых нагрузках. В результате, становится возможным более оперативное предоставление сервисов на основе LLM, что критически важно для приложений, требующих взаимодействия в реальном времени.

Представленная работа открывает перспективные направления для исследований в области адаптивного вывода и развертывания больших языковых моделей с учетом ресурсов. Достигнутая точность аппроксимации оптимальной стратегии формирования запросов на уровне 95.53% даже в наихудшем сценарии демонстрирует значительный прогресс в оптимизации производительности. Это позволяет создавать системы, которые динамически адаптируют процесс вывода, максимизируя эффективность использования вычислительных ресурсов и минимизируя задержки. Дальнейшие исследования в этой области могут привести к разработке более гибких и экономичных решений для обслуживания больших языковых моделей, расширяя возможности их применения в различных сферах, где важна скорость и эффективность обработки информации.

Анализ пропускной способности RLHFSpec показывает, что заявленная пропускная способность нормирована по значениям по умолчанию.

Наблюдатель отмечает, что стремление к оптимизации генеративных моделей, как описано в статье, неизбежно наталкивается на суровую реальность инфраструктурных ограничений. Авторы предлагают RLHFSpec для адаптивного распределения нагрузки, пытаясь обойти узкие места, но это лишь временное решение. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт». Эта фраза отражает суть проблемы: даже самые элегантные алгоритмы, направленные на повышение эффективности, не могут полностью защитить от непредсказуемости производственной среды и, как следствие, от неизбежных сбоев. Улучшение GPU-утилизации — это, безусловно, прогресс, но лишь отсрочка неизбежного столкновения с законами энтропии.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность выжать ещё немного производительности из уже порядком надоевшего процесса обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека. Но давайте будем честны: оптимизация GPU — это как переливание крови заведомо больному. Она может продлить агонию, но не вылечит. Проблема не в скорости генерации, а в том, что сами эти генерации зачастую лишены всякого смысла, а метрики успеха — это, по сути, случайные колебания шума. Если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна.

В будущем, вероятно, появится ещё больше «cloud-native» решений для RLHF, которые будут предлагать ту же самую функциональность, только дороже и с большим количеством микросервисов. Оптимизация распределённых вычислений — это, конечно, благое дело, но без фундаментального пересмотра самого процесса обучения, это всё равно, что полировать днище тонущего корабля. И не стоит забывать, что мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, пытающимся понять, что здесь вообще происходило.

Возможно, стоит взглянуть в сторону более эффективных методов сбора и обработки обратной связи от человека, или же попробовать найти способы автоматической оценки качества генераций, не полагаясь на субъективные суждения. Но, скорее всего, мы просто продолжим гоняться за всё более крупными моделями, надеясь, что чудо произойдёт само собой. И будем удивляться, почему они так плохо понимают наши запросы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04752.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-07 12:29