Почему масштабирование больших языковых моделей требует значительных вычислительных ресурсов?

Масштабирование больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов по нескольким причинам:

• Обработка больших объёмов данных. selectel.ru Для обучения LLM используются графические процессоры, которые справляются с параллельными вычислениями. selectel.ru Модели среднего масштаба работают на базе от 8 до 64 GPU, а для гигантов вроде GPT-4 могут понадобиться десятки тысяч графических процессоров. selectel.ru
• Необходимость в значительном объёме оперативной памяти. selectel.ru Модель нуждается в большом количестве оперативной памяти для хранения промежуточных результатов вычислений и выполнения быстрых операций. selectel.ru Для модели среднего размера обычно требуется от 64 до 128 ГБ RAM, а для крупных моделей это значение может достигать нескольких терабайт. selectel.ru
• Большой объём хранилища данных. selectel.ru Данные для обучения занимают огромные объёмы: до 30 ТБ для средних и сотни ТБ для крупных моделей. selectel.ru Чтобы обеспечить высокую скорость доступа к этим данным, предпочтительно использовать NVMe-накопители. selectel.ru
• Использование сети и распределённой обработки. selectel.ru Для ускорения обучения модели используются кластеры, где тысячи машин соединены сетью с высокой пропускной способностью. selectel.ru Это позволяет распределять задачи и эффективно обрабатывать огромные объёмы информации. selectel.ru

Современные LLM часто содержат миллиарды параметров, что также требует значительных вычислительных ресурсов. www.geeksforgeeks.org