مدل GShard؛ برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ

با رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ، چالش‌هایی مانند محدودیت منابع پردازشی، پیچیدگی آموزش و مدیریت حجم عظیم پارامترها، به دغدغه‌های اصلی محققان تبدیل شدند. در این مسیر، گوگل با معرفی معماری GShard توانست گام بلندی برای حل این چالش‌ها بردارد. GShard نه‌تنها توانست مدل‌هایی با بیش از ۶۰۰ میلیارد پارامتر را آموزش دهد، بلکه بستری فراهم کرد که مدل‌های بسیار بزرگ بتوانند روی چندین TPU یا GPU به‌صورت توزیع‌شده آموزش ببینند.

در این مقاله، نگاهی دقیق به GShard خواهیم داشت و بررسی می‌کنیم که چگونه این فناوری در ساخت مدل‌های زبان بسیار بزرگ (مثل Switch Transformer یا PaLM) نقش محوری ایفا کرده است.

مدل GShard چیست و چرا اهمیت دارد؟

GShard یک چارچوب مقیاس‌پذیر و قابل انعطاف برای آموزش مدل‌های ترنسفورمر بسیار بزرگ است که توسط تیم تحقیقاتی گوگل ارائه شد. این معماری از ترکیبی از تکنیک‌های توزیع‌شده، برنامه‌ریزی موازی و تخصص‌گرایی (expert specialization) استفاده می‌کند تا بتواند مدل‌ها را به‌صورت کارآمد و مؤثر آموزش دهد.

هدف اصلی GShard این بود که بدون نیاز به تغییر در ساختار اصلی مدل‌ها، آن‌ها را مقیاس‌پذیر کند تا روی چند دستگاه سخت‌افزاری به‌طور هم‌زمان اجرا شوند. این معماری زمینه‌ساز مدل‌هایی مانند Switch Transformer، M4 و PaLM بود که در نوع خود انقلابی محسوب می‌شوند.

آموزش هوش مصنوعی (صفر تا صد کار با ابزارهای هوش مصنوعی)

معماری GShard چگونه کار می‌کند؟

GShard از چندین مؤلفه کلیدی استفاده می‌کند:

1. Sharding خودکار

در این سیستم، پارامترهای مدل به‌صورت خودکار به شاردهای (تکه‌های) کوچک‌تر تقسیم شده و بین چندین دستگاه توزیع می‌شوند. این کار باعث می‌شود مصرف حافظه کاهش یافته و هم‌زمان‌سازی ساده‌تر انجام شود.

2. Mixture of Experts (MoE)

در ساختار GShard، برای بهینه‌سازی مصرف منابع، از ایده معماری MoE نیز بهره گرفته می‌شود. در هر گام آموزشی، فقط تعدادی از “متخصص‌ها” یا ماژول‌ها فعال می‌شوند. به این ترتیب، مدل می‌تواند میلیاردها پارامتر داشته باشد ولی در هر گام فقط درصد کوچکی از آن استفاده شود.

3. هماهنگی توزیع‌شده با XLA

GShard از فناوری XLA (Accelerated Linear Algebra) استفاده می‌کند تا بتواند محاسبات را به‌شکل مؤثری روی TPUها اجرا کند. این روش موجب بهینه‌سازی حافظه و تسریع آموزش می‌شود.

مزایای GShard نسبت به سایر معماری‌ها

ویژگی	GShard	سایر معماری‌های سنتی
مقیاس‌پذیری بالا	✅	محدود
پشتیبانی از MoE	✅	معمولاً ❌
مصرف حافظه بهینه	✅	❌
یکپارچه با TensorFlow	✅	اغلب نیاز به تغییرات
قابلیت آموزش مدل‌های بسیار بزرگ	✅	❌

GShard و مدل‌های زبانی بزرگ گوگل

معماری GShard مبنای بسیاری از مدل‌های بزرگ گوگل قرار گرفت. در ادامه به چند مدل برجسته اشاره می‌کنیم:

Switch Transformer

یکی از مشهورترین پروژه‌هایی که بر پایه GShard ساخته شد. با استفاده از معماری MoE و GShard، این مدل توانست تا بیش از ۱ تریلیون پارامتر را مدیریت کند و در عین حال سرعت آموزش آن نسبت به BERT یا GPT-3 بیشتر باشد.

M4 (Multilingual Massive Machine Translation)

GShard در پروژه ترجمه ماشینی گوگل نیز استفاده شد. مدل M4 قادر بود بیش از ۱۰۰ زبان را به‌صورت هم‌زمان پشتیبانی کند و به لطف معماری GShard، کیفیت ترجمه در زبان‌های کم‌منبع نیز بهبود یافت.

PaLM

مدلی پیشرفته که از ساختار GShard برای مقیاس‌پذیری بهره گرفت. PaLM نه‌تنها عملکردی نزدیک به GPT-4 داشت، بلکه در بسیاری از وظایف زبان طبیعی، دقت و درک بالاتری ارائه داد.

چالش‌های استفاده از GShard

هرچند GShard مزایای زیادی دارد، اما پیاده‌سازی آن خالی از چالش نیست:

• نیاز به سخت‌افزار قدرتمند (مثل TPUv3 یا TPUv4)
• مدیریت پیچیده هم‌زمان‌سازی بین دستگاه‌ها
• تنظیم دقیق معماری MoE برای جلوگیری از بارگذاری نابرابر
• احتمال بروز رفتارهای ناپایدار در یادگیری موازی

با این حال، تیم گوگل با ارائه مستندات و ابزارهای متن‌باز سعی کرده این چالش‌ها را تا حد ممکن کاهش دهد.

مقایسه GShard با راه‌حل‌های مشابه

در دنیای هوش مصنوعی، راه‌حل‌های دیگری نیز برای مقیاس‌پذیری وجود دارد مانند Megatron-LM از NVIDIA، DeepSpeed از مایکروسافت و ZeRO++ از HuggingFace. اما GShard چند تفاوت کلیدی دارد:

• پشتیبانی ذاتی از MoE
• هماهنگی مستقیم با TPU و XLA
• استفاده از TensorFlow (درحالی‌که بیشتر رقبا PyTorch محورند)
• تمرکز ویژه بر آموزش چندزبانه و مدل‌های مولتی‌مدال

آینده GShard و مدل‌های مقیاس‌پذیر

با گسترش مدل‌های چندمنظوره و عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents)، نیاز به چارچوب‌هایی مانند GShard بیشتر از همیشه احساس می‌شود. در آینده، این معماری می‌تواند با کمک به توسعه مدل‌های چندماژوله، نقش مهمی در ساخت مدل‌های مسئول، اخلاق‌مدار و قابل کنترل ایفا کند.

همچنین انتظار می‌رود که نسخه‌های سبک‌تر و متن‌باز GShard برای آموزش در مقیاس کوچک‌تر نیز منتشر شود تا توسعه‌دهندگان مستقل بتوانند از آن بهره ببرند.

نتیجه‌ گیری

مدل GShard را باید یکی از مهم‌ترین نوآوری‌ های گوگل در زمینه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ دانست. این چارچوب با استفاده از استراتژی‌های هوشمند توزیع پارامتر و ساختار MoE، توانسته مرزهای پردازش زبان طبیعی را فراتر ببرد. در آینده، GShard بدون شک پایه‌گذار نسل بعدی مدل‌های مولد، ترجمه، خلاصه‌سازی و Agentهای چندوظیفه‌ای خواهد بود.