テクノロジー
DiLoCo: Gonkaにおけるモデルの分散学習
GPT や Qwen のような大規模言語モデルは、超高速チャネルで接続された巨大な GPU クラスターでトレーニングされます。DiLoCo (Distributed Local Computation) はゲームのルールを変えます。単一のデータセンターなしで、通常のインターネット経由でそのようなモデルをトレーニングできるようにします。
分散学習が必要な理由
現代の AI モデルには、数百億のパラメーターが含まれています。このようなモデルをトレーニングするには、数百の GPU が同期して動作する必要があります。従来のアプローチは、すべての GPU を 1 つのデータセンターに集め、InfiniBand で接続することです。これは高価であり、規模を制限し、単一障害点を作成します。DiLoCo は、世界中のさまざまな場所にあるクラスター間でトレーニングを分散させることができます。
DiLoCoの仕組み
各 GPU クラスター（例：8xH100）は、AdamW オプティマイザーを使用してモデルをローカルでトレーニングします。約 1,000 ステップごとに、クラスターはグローバルオプティマイザー（Nesterov momentum）を介して互いに同期します。同期には最小限の帯域幅が必要です。通常のインターネットチャネルで十分です。これは、GPU がすべてのステップでデータを交換する古典的なアプローチとは根本的に異なります。
これがGonkaネットワークに何をもたらすか
DiLoCo のおかげで、Gonka は世界中に分散されたホスト GPU を使用して、300 億から 500 億のパラメーターを持つモデルをトレーニングできます。単一のデータセンターは必要ありません。インターネット接続を備えた 8 つの GPU クラスターで十分です。これにより、AI トレーニングは真に分散化され、コミュニティ自体がトレーニングしたモデルへの道が開きます。
DiLoCo は、インターネット経由で AI モデルをトレーニングする技術です。GPU クラスターは独立して動作し、同期はめったに行われないため、Gonka は集中化されたデータセンターなしでモデルをトレーニングできます。
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