インターネットで分散学習を目指してclaude3壁打ち

▼johnkhappy
分散学習をしたいので一般的なトランスフォーマーモデルでどのタイミングでモデル並列化で分散したレイヤの通信と集約が必要になるか教えて下さい

▼claude3
一般的なTransformerモデルにおいて、モデル並列化での分散計算を行う際に、レイヤー間での通信と集約が必要になるタイミングは主に以下の2つのケースがあります。

1. Multi-Head Self-Attentionレイヤ

   • Self-Attentionは入力シーケンス全体に対して計算が行われるため、異なるデバイス間で入力を分割してそれぞれの部分について並列計算を行う必要があります。

   • 計算後、各デバイスの出力を集約して、次の層に渡す必要があります。

   • したがって、Self-Attentionレイヤの後には、デバイス間での通信と出力の集約が必須です。

2. フィードフォワードレイヤ

   • フィードフォワード層は各入力トークンを独立して処理できるので、デバイス間で並列化が可能です。

   • しかし、層の出力を次の層に渡す際に、デバイス間での通信と出力の集約が必要になります。

一般的なワークフローは以下のようになります:

1. デバイス間で入力を分割

2. 各デバイスで自己注意計算を行う

3. デバイス間で注意出力を集約

4. 各デバイスでフィードフォワード計算を行う

5. デバイス間でフィードフォワード出力を集約

6. 次の層に進む

このように、Multi-Head Self-Attentionレイヤとフィードフォワードレイヤの後には、必ずデバイス間の通信と出力の集約が発生します。効率的な並列化を行うには、このオーバーヘッドを最小化することが重要です。

▼johnkhappy
アーキテクチャ含めてオープンなllmのモデルはありますか

▼claude3
はい、オープンソースで公開されているラージランゲージモデル(LLM)のアーキテクチャやモデルがいくつかあります。代表的なものを紹介します。

GPT-2 - OpenAIが開発し、一部のモデル構造を公開しています。GPT-3の前身モデルです。

BERT - GoogleによるTransformerベースの言語モデル。事前学習済みモデルとソースコードが公開されています。

RoBERTa - FacebookAIによる改良版のBERTモデル。モデル構造とコードが公開されています。

T5 - GoogleによるTransformerベースの大規模言語モデル。Text-to-Textのタスク記述で様々なNLPタスクに転用可能。

BART - FacebookAIによる大規模シーケンス生成モデル。エンコーダー・デコーダー構造を採用。

GPT-NeoX - EleutherAIによる大規模GPTモデル。20億パラメータの事前学習モデルを公開。

Jurassic-1 - AI21による言語モデル。178億パラメータのモデルをオープンソース化。

OPT - Meta AIによる大規模GPTモデル。175億パラメータのモデルが公開されている。

これらのモデルのほとんどは、Transformer アーキテクチャをベースとしていますが、パラメータ数、学習コーパス、事前学習手法など、細かい違いがあります。コードやモデルがオープンソースで公開されているため、研究者や開発者がアーキテクチャの詳細を把握し、カスタマイズすることが可能です。

▼Johnkhappy
上記のニューラルネットを定義するpytorchコードとかを知りたいです

▼claude3
はい、PytorchでTransformerベースの言語モデルを定義するコードの例を示します。以下は簡略化されたバージョンですが、主要な部分を含んでいます。

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, n_heads, dim_feedforward, num_layers):
        super().__init__()
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, n_heads, dim_feedforward)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embed(x)
        x = self.pos_encoder(x)
        x = self.encoder(x)
        return x

class TransformerDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, n_heads, dim_feedforward, num_layers):
        super().__init__()
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)
        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model, n_heads, dim_feedforward)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers)
        
    def forward(self, x, encoder_output):
        x = self.embed(x)
        x = self.pos_encoder(x)
        x = self.decoder(x, encoder_output)
        return x

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super().__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        position = torch.arange(max_len).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))
        self.pe = torch.zeros(max_len, 1, d_model)
        self.pe[:, 0, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        self.pe[:, 0, 1::2] = torch.cos(position * div_term)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0)]
        return self.dropout(x)
        
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, n_heads, dim_feedforward, num_enc_layers, num_dec_layers):
        super().__init__()
        self.encoder = TransformerEncoder(vocab_size, d_model, n_heads, dim_feedforward, num_enc_layers)
        self.decoder = TransformerDecoder(vocab_size, d_model, n_heads, dim_feedforward, num_dec_layers)
        
    def forward(self, src, tgt):
        enc_output = self.encoder(src)
        dec_output = self.decoder(tgt, enc_output)
        return dec_output

このコードでは、TransformerEncoderとTransformerDecoderモジュールを定義しています。各モジュールは、Embedding層、PositionalEncodingレイヤ、そしてnumLayersの数だけTransformerEncoderLayer/TransformerDecoderLayerを積み重ねた構造になっています。

TransformerModelクラスでは、EncoderとDecoderを組み合わせて、エンコーダーの出力をデコーダーに渡すようになっています。

実際のモデルでは、さらに多くのハイパーパラメータ調整や最適化の設定が必要になりますが、この例ではTransformerアーキテクチャの基本的な構造を示しています。PyTorchでは、nn.Transformerモジュールを使用することで簡単にこのようなモデルを構築できます。