FlexModel: A Framework for Interpretability of Distributed Large Language Models

📄 arXiv: 2312.03140v1 📥 PDF

作者: Matthew Choi, Muhammad Adil Asif, John Willes, David Emerson

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.DC

发布日期: 2023-12-05

备注: 14 pages, 8 figures. To appear at the Socially Responsible Language Modelling Research (SoLaR) Workshop, 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

FlexModel：用于分布式大语言模型可解释性的框架

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

关键词: 大语言模型 可解释性 分布式计算 模型并行 HookFunction

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型的可解释性研究受限于研究人员需要同时精通机器学习和分布式计算，增加了研究门槛。
  2. FlexModel提供了一个简化的接口，允许研究人员更方便地与分布式大语言模型的内部结构进行交互，无需深入了解底层分布式计算细节。
  3. FlexModel兼容现有的模型分发库和PyTorch模型，通过用户可注册的HookFunctions实现对分布式模型内部结构的灵活访问。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的增长，其参数规模已达数十亿级别，对训练和部署的硬件要求也相应增加。虽然现有工具促进了模型并行化和分布式训练，但更深层次的模型交互，对于可解释性和负责任的AI技术至关重要，仍然需要对分布式计算有深入的了解。这通常阻碍了那些具有机器学习专业知识但分布式计算背景有限的研究人员做出贡献。为了应对这一挑战，我们提出了FlexModel，一个软件工具包，它提供了一个简化的接口，用于与分布在多GPU和多节点配置中的模型进行交互。该库与现有的模型分发库兼容，并封装了PyTorch模型。它公开了用户可注册的HookFunctions，以方便与分布式模型内部结构进行直接交互，从而弥合了分布式和单设备模型范例之间的差距。FlexModel主要通过普及模型交互来增强可访问性，并促进大规模神经网络领域中更具包容性的研究。该软件包可在https://github.com/VectorInstitute/flex_model找到。

🔬 方法详解

问题定义：当前，对大规模分布式语言模型进行可解释性分析面临的主要问题是，研究人员需要同时具备深厚的机器学习理论知识和复杂的分布式计算技能。现有的模型并行化和分布式训练工具虽然降低了训练难度，但对于模型内部机制的探索仍然需要深入的分布式计算知识，这限制了机器学习专家的参与。

核心思路：FlexModel的核心思路是提供一个抽象层，将复杂的分布式计算细节隐藏起来，并提供一个简单易用的接口，允许研究人员通过注册HookFunctions的方式，方便地访问和修改分布式模型内部的各个部分。这样，研究人员可以专注于模型本身的可解释性研究，而无需花费大量精力学习和掌握分布式计算技术。

技术框架：FlexModel的整体架构包括以下几个主要部分：1) 模型封装器：用于封装PyTorch模型，使其能够在分布式环境中运行。2) HookFunction注册机制：允许用户注册自定义的HookFunction，这些HookFunction可以在模型的前向和反向传播过程中被调用，从而实现对模型内部状态的访问和修改。3) 通信层：负责处理分布式节点之间的通信，确保HookFunction能够正确地在各个节点上执行。4) 简化的API：提供简单易用的API，方便用户注册HookFunction和访问模型内部状态。

关键创新：FlexModel最重要的技术创新在于其HookFunction注册机制，它允许研究人员以一种非侵入式的方式，对分布式模型的内部结构进行探索和修改。与传统的需要修改模型源代码的方式相比，FlexModel的HookFunction注册机制更加灵活和方便，降低了研究门槛。

关键设计：FlexModel的关键设计包括：1) HookFunction的定义：HookFunction需要定义在模型前向或反向传播过程中执行的具体操作。2) HookFunction的注册：用户需要指定HookFunction在模型的哪个层或哪个模块上执行。3) 通信机制：FlexModel需要确保HookFunction在各个分布式节点上正确执行，并能够将结果返回给用户。

📊 实验亮点

FlexModel通过提供简化的接口和HookFunction注册机制，显著降低了分布式大语言模型可解释性研究的门槛。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但其核心价值在于提升了研究效率和可访问性，使得更多机器学习研究人员能够参与到大语言模型的可解释性研究中来。

🎯 应用场景

FlexModel可应用于各种需要对分布式大语言模型进行可解释性分析的场景，例如：模型调试、模型优化、对抗攻击防御、模型公平性评估等。通过FlexModel，研究人员可以更方便地理解模型的内部机制，从而更好地改进模型性能、提高模型的鲁棒性和公平性，并最终推动负责任AI的发展。

📄 摘要（原文）

With the growth of large language models, now incorporating billions of parameters, the hardware prerequisites for their training and deployment have seen a corresponding increase. Although existing tools facilitate model parallelization and distributed training, deeper model interactions, crucial for interpretability and responsible AI techniques, still demand thorough knowledge of distributed computing. This often hinders contributions from researchers with machine learning expertise but limited distributed computing background. Addressing this challenge, we present FlexModel, a software package providing a streamlined interface for engaging with models distributed across multi-GPU and multi-node configurations. The library is compatible with existing model distribution libraries and encapsulates PyTorch models. It exposes user-registerable HookFunctions to facilitate straightforward interaction with distributed model internals, bridging the gap between distributed and single-device model paradigms. Primarily, FlexModel enhances accessibility by democratizing model interactions and promotes more inclusive research in the domain of large-scale neural networks. The package is found at https://github.com/VectorInstitute/flex_model.