Yandex'ten yenilikçi adım: Büyük dil modelleri için yeni bir eğitim yöntemi

Yandex, büyük dil modeli (LLM) eğitimi için yeni yöntemi YaFSDP'yi tanıttı.

Küresel teknoloji devi Yandex, büyük dil modellerinin (Large Language Model-LLM) eğitimi için devrim niteliğinde yeni ve açık kaynaklı bir yöntem olan YaFSDP'yi tanıttı. Bu yenilikçi yöntem, LLM eğitiminde bellek kullanımını azaltmak ve GPU iletişimini geliştirmek için geliştirildi ve FSDP'ye kıyasla yüzde 26'ya varan hızlanma sağladığı iddia ediliyor. Yandex, YaFSDP ile LLM'lerin eğitim süresini kısaltmayı ve GPU kaynaklarında yüzde 20'ye varan tasarruf sağlamayı hedefliyor.

YaFSDP: Geleceğin eğitim yöntemi

Yandex'in geliştirdiği YaFSDP, rastgele oluşturulan tokenler kullanarak geleneksel yöntemlerin yerini almayı planlıyor. Bu sistem, LLM eğitim sürecinde önemli iyileştirmeler sunarak, daha verimli ve maliyet etkin bir çözüm sunuyor. Yandex'te kıdemli geliştirici olan Mikhail Khruschev, YaFSDP'nin çok yönlülüğünü artırmak için çeşitli model mimarileri ve parametre boyutları üzerinde deneyler yaptıklarını belirtti. Khruschev, "YaFSDP'nin küresel makine öğrenimi topluluğu için erişilebilirliğini ve verimliliğini artırmaktan heyecan duyuyoruz" dedi.

Türkiye'deki potansiyel

Türkiye'de çeşitli teknoloji ve finans kuruluşları, Türkçe dil modelleri geliştirerek dünya çapında önemli projelere imza atıyor. Yandex, Türkiye'de geliştirilen büyük dil modellerinin YaFSDP yöntemi ile önemli avantajlar elde edebileceğini belirtiyor. GPU tasarrufları ve eğitim hızlandırmaları sayesinde, bu projelerin daha verimli ve ekonomik hale geleceği öngörülüyor.

Zaman ve kaynak tasarrufu

LLM'lerin eğitimi, zaman alıcı ve kaynak yoğun bir süreçtir. Yandex'in YaFSDP yöntemi, GPU iletişimindeki verimsizliği ortadan kaldırarak, GPU etkileşimlerini kesintisiz hale getirmeyi ve eğitimin yalnızca gerektiği kadar işlem belleği kullanmasını sağlamayı hedefliyor. Örneğin, 70 milyar parametreli bir modeli içeren ön eğitim senaryosunda, YaFSDP kullanmak yaklaşık 150 GPU kaynağına denk tasarruf sağlama potansiyeline sahip. Bu, ayda yaklaşık 500 bin ila 1,5 milyon dolar tasarruf anlamına geliyor.

Yandex'in diğer açık kaynak araçları

YaFSDP, Yandex'in sunduğu ilk açık kaynaklı araç değil. Şirket, daha önce de makine öğrenimi topluluğu arasında popüler hale gelen birçok araç geliştirmişti. Bu araçlar arasında:

CatBoost: Karar ağaçlarında gradyan artırma için yüksek performanslı bir kütüphane.
YTsaurus: Dağıtık depolama ve işleme için büyük veri platformu.
AQLM: Büyük dil modellerinin aşırı sıkıştırılması için en gelişmiş niceleme algoritması.
Petals: LLM'lerin eğitim ve ince ayar sürecini basitleştirmek için tasarlanmış bir kütüphane.

Gelecek vaat eden bir yöntem

YaFSDP, özellikle 13 ila 70 milyar parametre arasında değişen modellerde etkileyici sonuçlar gösterdi. Khruschev, "YaFSDP, LLaMA mimarisine dayalı yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı modeller arasında en uygun olanıdır" diyor. Bu yenilik, LLM eğitim sürecini daha verimli hale getirerek, dünya genelindeki araştırmacılar ve geliştiriciler için önemli avantajlar sunacak.