DeepMind migliora l’addestramento AI con un nuovo metodo distribuito | Large language models examples | Chatgpt italiano login | Come impostare chat gpt in italiano | Turtles AI

DeepMind introduce una nuova metodologia per l’addestramento distribuito di modelli AI di grande scala, ottimizzando la comunicazione tra cluster separati. Streaming DiLoCo potrebbe ridurre drasticamente i costi e le risorse necessarie, sfidando l’attuale paradigma dei supercomputer centralizzati.

Punti chiave:

• Nuova strategia di DeepMind per l’addestramento distribuito di modelli AI, riducendo la dipendenza da cluster centralizzati.
• Efficienza della comunicazione migliorata con Streaming DiLoCo, diminuendo il fabbisogno di banda fino a 400 volte.
• Applicazione su larga scala, con potenziale per democratizzare l’accesso all’addestramento avanzato dell’AI.
• Sfide ingegneristiche ancora aperte, con necessità di ulteriori studi per ottimizzare la scalabilità e l’efficacia del metodo.

Nel panorama dell’AI, l’addestramento di modelli linguistici di grande scala è sempre stato un’attività altamente dispendiosa, richiedendo infrastrutture massicce e una potenza di calcolo difficilmente accessibile al di fuori di grandi corporation tecnologiche. DeepMind, la sussidiaria di Google specializzata in AI, ha recentemente presentato un’alternativa che potrebbe migliorare il settore: una tecnica di addestramento distribuito chiamata Streaming DiLoCo. Basata sul metodo DiLoCo (Distributed Low-Communication Training), questa innovazione mira a ottimizzare la formazione di modelli AI attraverso cluster di computer non centralizzati, riducendo drasticamente la necessità di comunicazione ad alta velocità tra i nodi e migliorando l’efficienza del processo.

L’idea alla base di questo approccio nasce dall’esigenza di superare le criticità legate all’architettura tradizionale degli LLM (Large Language Models), che richiede enormi quantità di acceleratori GPU, infrastrutture di rete avanzate e sistemi di raffreddamento sofisticati. Il costo di mantenimento di tali sistemi è proibitivo e la loro scalabilità è limitata dalle difficoltà ingegneristiche legate alla sincronizzazione tra dispositivi. L’obiettivo di DeepMind è quindi quello di svincolare la formazione di modelli AI dall’obbligo di colocalizzazione, consentendo di distribuire il carico computazionale su cluster più distanti e meno interconnessi senza impattare la qualità dell’addestramento.

Streaming DiLoCo introduce tre innovazioni chiave: la sincronizzazione selettiva dei parametri, evitando aggiornamenti simultanei di tutte le variabili del modello; la sovrapposizione dei tempi di elaborazione e comunicazione, che permette ai dispositivi di continuare a lavorare senza attendere la trasmissione dei dati; e una quantizzazione avanzata dei gradienti, che riduce il volume delle informazioni scambiate utilizzando una precisione di quattro bit per parametro. Grazie a queste ottimizzazioni, i ricercatori affermano di aver ottenuto risultati comparabili ai metodi tradizionali, ma con una riduzione del traffico di rete fino a 400 volte inferiore.

Il contesto tecnologico in cui si inserisce questa ricerca è in fermento. La crescente necessità di addestrare modelli sempre più grandi ha spinto aziende come Nvidia a sviluppare tecnologie per collegare data center separati, creando così infrastrutture virtuali su scala ancora maggiore. Tuttavia, il paradigma di DeepMind suggerisce un’alternativa: invece di aumentare la complessità dei supercomputer AI, sarebbe possibile ridurre il fabbisogno di connessioni ultra-veloci e redistribuire l’addestramento in modo più efficiente. Questa prospettiva ha suscitato un forte interesse nella comunità scientifica e industriale, con l’adozione sperimentale del modello da parte di aziende come Prime Intellect, che ha utilizzato OpenDiLoCo (una versione open-source del metodo) per addestrare il proprio modello da 10 miliardi di parametri.

Nonostante le promesse di questa innovazione, i ricercatori di DeepMind sottolineano che si tratta solo di un primo passo. L’integrazione di tecniche provenienti dall’apprendimento federato e l’ottimizzazione dell’approccio per diverse architetture hardware rappresentano aree di ricerca ancora da esplorare. Inoltre, resta da comprendere come scalare il numero di repliche DiLoCo in modo efficiente rispetto a un budget computazionale fisso.

L’evoluzione dell’addestramento distribuito potrebbe ridefinire il futuro dell’AI, rendendo il settore meno dipendente da giganteschi data center e democratizzando l’accesso a modelli avanzati.