В последние годы большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью современных систем искусственного интеллекта. Их применение охватывает широкий спектр задач — от генерации текста и машинного перевода до анализа данных и интеллектуальных помощников. Несмотря на впечатляющие возможности, разработчики сталкиваются со значительными вызовами в процессе дообучения и оптимизации этих моделей с применением методов усиленного обучения (RL). Традиционные фреймворки для усиленного обучения часто демонстрируют низкую масштабируемость и неэффективное использование ресурсов, что сказывается на времени и стоимости тренировочного процесса. В этом контексте на сцену выходит AsyncFlow — инновационный асинхронный потоковый фреймворк, специально разработанный для эффективного послетренировочного обучения LLM.
AsyncFlow предлагает уникальное архитектурное решение, направленное на преодоление основных ограничений существующих систем, таких как избыточное простаивание вычислительных мощностей, жесткая связность с конкретными движками обучения и балансировка нагрузки между различными этапами RL. Ключевой особенностью AsyncFlow является его распределенный модуль хранения и передачи данных, который объединяет управление данными и тонкое планирование задач в полностью потоковом режиме. Такая организация обеспечивает автоматическое перекрытие этапов обработки, минимизируя задержки и оптимизируя пропускную способность пайплайна. Более того, внедрение асинхронного подхода на базе модели «производитель-потребитель» позволяет гибко регулировать порядок и время обновления параметров модели, оставаясь в рамках допустимых границ устаревания данных. Это важно для снижения простоев и повышения эффективности использования ресурсов без ущерба для качества обучения.
Архитектура AsyncFlow принципиально отделена от конкретных движков обучения и инференса LLM, что делает ее модульной и настраиваемой. Такой сервисно-ориентированный подход расширяет возможности пользователей по интеграции с разнообразными инфраструктурами и позволяет быстро адаптироваться к специфическим требованиям проектов. Экспериментальные результаты показывают, что AsyncFlow обеспечивает в среднем 1.59-кратное увеличение пропускной способности по сравнению с современными конкурентами, что открывает новые горизонты для масштабирования и ускорения RL-процессов в рамках крупных языковых моделей. AsyncFlow не только увеличивает производительность, но и служит образцом для проектирования систем следующего поколения в области машинного обучения.
