آموزش مدلهای بزرگ هوش مصنوعی به یکی از بزرگترین چالشهای محاسباتی مدرن تبدیل شده؛ نه فقط بهدلیل پیچیدگی، بلکه بهخاطر هزینه، مصرف انرژی و هدررفت منابع. مقالهی پژوهشی جدیدی از شرکت دیپسیک، رویکردی را پیشنهاد میکند که میتواند به کاهش برخی از این فشارها کمک کند.
راهکار جدید دیپسیک بر آسانتر و قابلاطمینانترکردن فرآیند آموزش مدلهای بزرگ هوش مصنوعی تمرکز دارد. هدف، نه دستیابی به افزایش عملکرد خام، بلکه کاهش ناپایداری در طول آموزش است؛ مشکلی رایج که شرکتها را مجبور به شروع مجدد فرآیندهای آموزشی پرهزینه از ابتدا میکند.
به زبان ساده، بسیاری از مدلهای پیشرفتهی هوش مصنوعی در اواسط آموزش با شکست مواجه میشوند. وقتی این اتفاق میافتد، هفتهها کار، مقادیر عظیمی برق و هزاران ساعت کار پردازندههای گرافیکی به هدر میرود. رویکرد دیپسیک با قابلپیشبینیترکردن رفتار مدل، حتی با بزرگترشدن آن، از چنین شکستهایی جلوگیری میکند.
آموزش هوش مصنوعی، انرژی فوقالعاده زیادی مصرف میکند. روش دیپسیک باعث نمیشود که خود پردازندههای گرافیکی انرژی کمتری مصرف کنند؛ اما با کمک به اتمام فرآیند آموزش بدون خرابی یا نیاز به راهاندازی مجدد، میتواند انرژی هدررفته را کاهش دهد.
مزیت دیگر، کارایی در مقیاس بزرگ است. وقتی آموزش پایدارتر باشد، شرکتها دیگر نیازی به تکیهی شدید بر روشهای مبتنیبر «افزایش بیرویهی منابع» (مانند استفاده از پردازندههای گرافیکی بیشتر، رم بیشتر یا زمان آموزش طولانیتر) برای حل یک مشکل ندارند. این امر میتواند کل انرژی مصرفشده در طول فرآیند آموزش را کاهش دهد.
پژوهش دیپسیک ادعا نمیکند که کمبود سختافزار یا چالشهای انرژی را یکشبه حل میکند؛ بلکه یک بهبود تدریجی اما مهم را ارائه میدهد: استفادهی بهتر از منابع موجود. چنین تکنیکهایی میتوانند به توسعهدهندگان کمک کنند تا مدلهای قدرتمندی را با ساعات محاسباتی تلفشدهی کمتر و مصرف انرژی کلی پایینتر، آموزش دهند.
