Comment recréer GPT2 en 4 heures ?
Nous avons découvert la meilleure vidéo de 2024 en data science, et nous souhaitons la partager avec vous. Chaque élément de cette formation gratuite est essentiel, il est donc impossible d’en faire un résumé complet, mais vous trouverez quelques points résumés ci-dessous :
1. Introduction à MLOps et concepts clés
Les concepts de MLOps sont rendus incroyablement faciles à comprendre. Par exemple, l’année dernière, nous avons créé un pipeline de parallélisme de données (DDP) pour notre blockchain, en divisant le LLM en plusieurs nœuds pour résoudre les problèmes de VRAM hors mémoire.
Mais c’était lent. On a donc commencé à s’intéresser à Flash Attention. Karpathy explique le concept en 2 minutes, et c’est d’une clarté cristalline.
2. Optimisation des modèles
Il a expliqué le DDP à la fin de la vidéo. Cela a littéralement été un cauchemar pour nous pendant plusieurs mois à cause de la synchronisation des gradients lors de la phase de rétropropagation. Nous avons dû travailler par chunks et diviser notre ensemble de données en autant de parties séquentielles que de GPUs.
Dans notre environnement, nous ne connaissions pas le nombre de GPU ni leur puissance avant que l’utilisateur ne réserve son cluster. Karpathy a tout expliqué en 10 minutes. Incroyable !
3. Gestion de la puissance du GPU et précision
Quelle est la meilleure stratégie pour l’exactitude et le temps d’entraînement ?
Nous avons passé des mois là-dessus, à créer une sheet détaillée des temps d’entraînement et de précision par GPU. Il a tout expliqué en 4 minutes. Stupéfiant !
4. Optimisation des calculs numériques
Les chiffres laids et beaux : Les kernels et CUDA fonctionnent mieux avec des puissances de 2 pour les couches, les têtes ou les tokens afin d’optimiser le calcul. Cette technique peut sembler moins utile, mais elle montre le haut degré d’optimisation possible.
5. Techniques de débogage pour les grands modèles
Il vaut mieux créer un petit modèle avec la même configuration pour tester les hypothèses plutôt que de déboguer le « vrai » modèle. Cela permet de gagner du temps et de réduire les coûts de calcul. De plus, on apprend ici que la théorie (le mécanisme d’attention et l’architecture du transformateur) correspond à la pratique, avec un réarrangement des blocs pour simplifier et assurer la compatibilité avec PyTorch.
6. L’importance des calculs dans le Deep Learning
Karpathy utilise constamment des calculs pour anticiper les prédictions du modèle et expliquer les concepts. Le Deep Learning n’est pas une boîte noire mais un calcul statistique et tensoriel profond. Si nous savons ce que nous faisons, nous pouvons anticiper les résultats. Tout est une question de probabilités.
7. Reverse Engineering d’un modèle open-source
La vidéo vous apprend comment faire cela à travers le code, les articles et les hypothèses d’inférence.
