Yandex'ten GPU Kıtlığı Çıkmasını Engelleyecek Buluş!
Yandex, büyük dil modelleri için GPU kaynaklarını %20 tasarruflu kullanan YaFSDP eğitim aracını tanıttı.
Yandex, büyük dil modellerinin (LLM) eğitiminde kullanılması için çok kritik bir teknoloji geliştirdiğini duyurdu. Şirket, YaFSDP adlı yeni bir açık kaynaklı yöntemle daha hızlı ve daha verimli LLM eğitimi sağlayacağını açıkladı. İşte ayrıntılar...
YaFSDP Nedir?
YaFSDP, GPU iletişimini optimize ederek ve bellek kullanımını azaltarak LLM eğitim sürecinde %26'ya kadar hızlanma sağlıyor. Bu yöntem, GPU kaynaklarında %20'ye varan tasarruf potansiyeli sunuyor. YaFSDP'ye GitHub üzerinden ücretsiz olarak erişilebiliyor.
Yandex'te kıdemli geliştirici Mikhail Khruschev, “YaFSDP'nin çok yönlülüğünü genişletmek için çeşitli model mimarileri ve parametre boyutları üzerinde aktif olarak deneyler yapıyoruz. Küresel ML topluluğuyla paylaşmaktan ve erişilebilirliği artırmaktan heyecan duyuyoruz,” dedi.
Türkiye’deki teknoloji ve finans kuruluşları, YaFSDP yöntemi ile büyük dil modelleri geliştirerek önemli avantajlar elde edebilir. Bu yöntem, projelerin daha verimli ve maliyet etkin olmasını sağlayabilir.
LLM eğitimi, zaman alıcı ve yoğun kaynak gerektiren bir süreç. YaFSDP, GPU iletişimindeki verimsizliği ortadan kaldırarak daha az bilgi işlem gücü ve GPU kaynağı kullanımı sağlıyor. Bu da, sanal GPU sağlayıcılarına bağlı olarak ayda yüz binlerce dolar tasarruf anlamına geliyor.
YaFSDP, Llama 2 ve Llama 3 üzerinde %21 ve %26'ya varan hızlanma ile önemli performans gelişmeleri gösterdi. Bu, FSDP yöntemine kıyasla iletişim ağırlıklı aşamalarda daha iyi performans sağlıyor.
Yandex, daha önce de CatBoost, YTsaurus, AQLM ve Petals gibi ML topluluğu arasında popüler araçlar sunmuştu. YaFSDP, Yandex’in yapay zeka ve büyük dil modeli geliştirme süreçlerinde önemli bir adım olarak öne çıkıyor.