DiLoCo: Distributed Low-Communication Training of Language Models

📄 arXiv: 2311.08105v3 📥 PDF

作者: Arthur Douillard, Qixuan Feng, Andrei A. Rusu, Rachita Chhaparia, Yani Donchev, Adhiguna Kuncoro, Marc'Aurelio Ranzato, Arthur Szlam, Jiajun Shen

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-11-14 (更新: 2024-09-23)

💡 一句话要点

提出DiLoCo以解决低通信环境下语言模型训练问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分布式训练 低通信 语言模型 联邦学习 优化算法 机器学习 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型训练方法依赖于紧密连接的计算集群，导致构建和维护成本高昂。
  2. DiLoCo算法通过在连接较差的设备岛上进行训练，采用联邦平均的变体来降低通信需求。
  3. 在C4数据集上，DiLoCo在8个工作节点上的性能与完全同步优化相当，但通信量减少了500倍，展现出良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已成为机器学习众多应用中的关键组成部分。然而，标准的训练方法需要大量紧密连接的加速器，在每次优化步骤中交换梯度和其他中间状态。构建和维护一个包含多个加速器的计算集群非常困难，而在多个计算集群中找到每个集群包含较少设备的方案则相对容易。本文提出了一种分布式优化算法——分布式低通信（DiLoCo），使得在连接较差的设备岛上训练语言模型成为可能。该方法是联邦平均的变体，内层步骤较多，内层优化器为AdamW，外层优化器为Nesterov动量。在广泛使用的C4数据集上，我们展示了DiLoCo在8个工作节点上表现与完全同步优化相当，但通信量减少了500倍。DiLoCo对每个工作节点的数据分布具有良好的鲁棒性，并且能够适应资源的动态变化。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在低通信环境下训练大型语言模型的挑战。现有方法依赖于高效的设备间通信，导致在资源有限的情况下难以实现有效训练。

核心思路：DiLoCo算法的核心思想是通过分布式优化，允许在连接较差的设备岛上进行训练，降低通信频率，同时保持模型性能。

技术框架：DiLoCo的整体架构包括多个工作节点，每个节点独立进行局部训练，使用AdamW作为内层优化器，Nesterov动量作为外层优化器，最终通过联邦平均整合模型更新。

关键创新：DiLoCo的主要创新在于其低通信特性，显著减少了设备间的通信需求，使得在资源受限的环境中也能高效训练语言模型。

关键设计：在参数设置上，DiLoCo采用了较大的内层步骤数，以增强局部模型的训练效果，同时设计了适应性强的优化策略，以应对动态变化的计算资源。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DiLoCo在C4数据集上的实验结果显示，使用8个工作节点时，其性能与完全同步优化相当，但通信量减少了500倍。这一显著的通信效率提升，表明DiLoCo在低通信环境下的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

DiLoCo的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在资源受限的环境中，如边缘计算、移动设备和分布式系统中。其低通信特性使得在这些场景下训练大型语言模型成为可能，推动了自然语言处理技术的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLM) have become a critical component in many applications of machine learning. However, standard approaches to training LLM require a large number of tightly interconnected accelerators, with devices exchanging gradients and other intermediate states at each optimization step. While it is difficult to build and maintain a single computing cluster hosting many accelerators, it might be easier to find several computing clusters each hosting a smaller number of devices. In this work, we propose a distributed optimization algorithm, Distributed Low-Communication (DiLoCo), that enables training of language models on islands of devices that are poorly connected. The approach is a variant of federated averaging, where the number of inner steps is large, the inner optimizer is AdamW, and the outer optimizer is Nesterov momentum. On the widely used C4 dataset, we show that DiLoCo on 8 workers performs as well as fully synchronous optimization while communicating 500 times less. DiLoCo exhibits great robustness to the data distribution of each worker. It is also robust to resources becoming unavailable over time, and vice versa, it can seamlessly leverage resources that become available during training.