大模型虽然好，但我的笔记本和手机都跑不动呀。就算勉强能跑起来，也是奇慢无比。而与此同时，对适合移动和边缘设备的小模型的需求却在不断增长，因为这些模型似乎才能真正满足人们的日常需求。正因为此，有不少研究者和应用开发者都认为小模型才是 AI 的未来。事实上，Meta 和 Mistral 等都已经发布了自己的 SLM，比如 Llama 3.2 的 1B 和 3B 版本以及 Ministral 3B。另外还有一些社区开发的 SLM，比如 BabyLlama 系列（不到 1B 参数）、 TinyLLaMA（1.1B 参数）。为了打造出真正好用的小型语言模型（SLM），AI 研究社区想出了各种各样的方法，像是对大模型进行蒸馏或量化或者就直接去训练性能优异的小模型。实际上， SLM 正在逐渐成为一个研究热门方向，简单检索 arXiv 上的关键词也能大致看见这一趋势：9 和 10 月份，SLM 相关研究论文的数量有了明显增长。今天，我们就来看看苹果的一篇相关论文，其探讨了训练小型语言模型的计算瓶颈。
首先，多小的模型才能算是小型语言模型，或按苹果的说法 —— 小规模大型语言模型？这个苹果团队给出的指标是「参数量 ≤ 2B」。当然，这并非人们公认的标准，也有人认为 Ministral 3B 和 Llama 3.2 3B 等 3B 参数量的模型也算是 SLM。总之，大与小是一个会随着计算基础设施的演进而动态变化的标准，昨天的大模型可能就会成为明天的小模型。尽管 SLM 规模很小，但其表现并不一定很差，并且已经展现出了自己的巨大潜力。很多借助剪枝、蒸馏和量化等技术得到的 SLM 的性能并不比大得多的模型差，甚至有时候还能更胜一筹。举个例子，Gemma-2B 的性能就优于大得多的 OPT-175B，这就挑战了大多数人的一个固有观念：模型大小是有效性的主导决定因素。性能足够好的 SLM 具有很大的好处，最基本的就是速度快、效率高、性价比高。因此，SLM 对计算资源有限的组织（如小型企业和学术机构）非常有吸引力。苹果的这项研究关注的是 SLM 的训练动态。事实上，在训练方面，LLM 和 SLM 的差距很大。LLM 的计算需求和基础设施需求并不一定适用于 SLM。考虑到云平台可用的硬件配置多种多样（包括 GPU 类型、批量大小和通信协议），有必要对这些影响 SLM 训练效率的因素进行系统性的分析，尤其是要考虑一些符合实际的指标，比如每美元的损失和每秒 token 数。该团队的研究结果表明，对于更小型的模型，可以使用 A100-40GB GPU 和分布式数据并行（DDP）等更低成本选择，同时不会对性能产生负面影响。对于更大型的模型，就必需更高级的配置了（例如 A100-80GB 和 H100-80GB GPU 搭配 Flash Attention（FA）和完全分片式数据并行（FSDP）），这样才能处理更大的数据批以及防止内存相关的问题。SLM 领域的最近研究进展表明，扩展 AI 系统不仅是要追求先进的性能，也要考虑实际应用。目前这股研发 SLM 的趋势表明，重新评估硬件和计算策略是非常重要的。苹果这项研究为此做出了贡献，他们系统性地研究了在不同的云基础设施和设置上，训练最多 2B 参数大小的 SLM 的计算瓶颈和成本效率。他们发现：1. 相比于 LLM，FlashAttention 对 SLM 来说更重要；2. H100-80GB 和 A100-80GB 等昂贵硬件对 SLM 训练来说不一定具有成本效益；4. 对 SLM 训练来说，最大化 GPU 内存利用率并不是成本最优的。该团队研究的是 LLaMa 架构，毕竟不管是 LLM 还是 SLM，这都是当今最流行的架构。LLaMa-2 和 3 最小的版本分别是 7B 和 8B，但这对大多数移动硬件来说还是太大了。为此，该团队进行了一番操作：为了定义他们自己的模型，他们通过在 Llama 模型上拟合一条曲线而提取了模型的解码器模块和参数数量。见下图 5。他们评估了四种不同的模型大小：100M、500M、1B 和 2B。值得注意的是，他们最大化了图中 x 轴或图例中未显示的所有配置参数。也就是说，他们对下面列出的所有配置参数组合进行大型网格搜索，并且每个图中的每个点都是给定图中指定的所有参数的最佳配置。这样，他们找到了最佳的 Token/Dollar 比值，并假设可以通过调整优化超参数（例如学习率）来实现与硬件最佳配置的最佳收敛。
GPU 类型：他们评估了三种英伟达 GPU：A100-40GB、A100-80GB 和 H100-80GB。所有 GPU 使用的数据类型都是 BFloat16。
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GPU 数量和通信：每种 GPU 类型都有三种主要训练配置，包括：单节点单 GPU（1 台 GPU）、单节点多 GPU（2、4 和 8 台 GPU）和多节点多 GPU（16、32 和 64 台 GPU）。当 GPU 超过 1 台时，还会评估分布式数据并行（DDP）和完全分片式数据并行（FSDP）这两种通信方法。对于分片，他们也研究了两种策略：1) 完全分片，即对所有梯度、优化器状态和权重进行分片；2) grad_op 分片，即仅对梯度和优化器状态进行分片（但权重不分片）。他们使用了 RDMA/EFA。
样本数量：他们还评估了训练期间适合单个 GPU 的各种样本数量。他们将序列长度固定为 1028，并迭代适合单台设备的批量大小。由于即使在最小（100M）的模型中也无法将 128 个样本放入单个 GPU 内存中，因此他们研究了每台设备的批量大小为 4、8、16、32 和 64 的情况。这里不使用梯度累积
Flash Attention：他们研究了在注意力模块中使用 Flash Attention 的影响。
该团队展示了 SLM 在 A100-40GB、A100-80GB 和 H100-80GB 上运行的结果。他们在 HuggingFace 中部署了模型，没有附加任何额外的框架，batch size=1024，并使用 PyTorch 运行了如下表数值设置的实验。Q1：在 SLM 训练中使用 FlashAttention 有多重要？图 1 比较了不同 batch size 下 FlashAttention2 与普通注意力的区别。首先，使用 FlashAttention 显著提高了 SLM 的 Token/Dollar 效率，用同样的钱（Dollar）能处理更多数据（Token）。对于较小的模型，FA 对 Token/Dollar 的提升更为显著。这是因为注意力机制的成本会随上下文长度变长以平方的速度增长。当模型的隐藏层维度减少时，这个因素变得尤为重要。这样的 SLM，其性能受限于数据处理能力，其中数据在 CPU/GPU、GPU/GPU 之间传输是主要瓶颈。最后，可以看到对于较大的模型（1B 和 2B），FA 能够训练更大的 batch size（1024），而普通注意力会导致内存溢出（OOM）。Q2：GPU 数量一定，哪类 GPU 最适合训练 SLM？图 2 展示了使用 A100-40GB 和 A100-80GB GPU 训练模型的效果。尽管不同模型间没有统一的趋势，但当使用用大量 GPU 训练 1B、2B 参数规模的模型时，A100-80GB GPU 表现更佳。这种 GPU 适合处理更大的 batch size。对于更小的模型，则可以选择成本更低的 40GB GPU。Q3：在不同节点数量下，哪种通信方案最适合训练 SLM？该团队探讨了不同并行策略对 SLM 训练的影响，分布式数据并行（DDP）、完全分片数据并行（FSDP-Full）、还是 FSDPGrad+Optimizer，那种方法更优秀？图 3 展示了在 A100-80GB GPU 上，这些并行策略训练模型的效果。结果显示，对于小型模型，对通信需求最小的 DDP 更优。但对于 2B 参数的模型，FSDP 由于能处理更大的 batch size，表现超越了 DDP。此外，FSDP-Grad+Optimizer 因其较低的通信开销，表现优于 FSDP-Full。简而言之，选择合适的并行策略可以优化 SLM 的训练效率。Q4：对于不同的全局 batch size，训练 SLM 的最佳通信方案是什么？图 4 显示了使用 DDP、FSDP-Full 和 FSDP-Grad+Optimizer 在不同 batch size 下训练 SLM 的结果。可以看到，batch size 较小时，通信方案的差异不大。然而，与上个问题类似，对于 2B 模型和 batch size，FSDP 方案的性能优于 DDP，并且能够处理比 DDP 更大的批量大小，而 DDP 在这种情况下会导致内存溢出。参考链接：https://arxiv.org/pdf/2410.19456
