{"id":28046,"date":"2025-04-02T03:03:01","date_gmt":"2025-04-02T03:03:01","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28046"},"modified":"2025-04-02T03:03:01","modified_gmt":"2025-04-02T03:03:01","slug":"el-kaist-presenta-una-tecnica-para-reducir-los-costes-de-entrenamiento-de-los-modelos-de-ia-a-gran-escala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28046","title":{"rendered":"El KAIST presenta una t\u00e9cnica para reducir los costes de entrenamiento de los modelos de IA a gran escala"},"content":{"rendered":"
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Los modelos de inteligencia artificial (IA) a gran escala se entrenan en sistemas distribuidos a gran escala con decenas de miles de GPU para centros de datos y el coste de entrenamiento es elevado. Un equipo de investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea (KAIST<\/a>)\u00a0ha desarrollado una t\u00e9cnica para ayudar a derivar configuraciones de paralelizaci\u00f3n \u00f3ptimas que pueden aumentar la utilizaci\u00f3n de la GPU y reducir los costes de entrenamiento.<\/p>\n

\"Aprendizaje
El marco de simulaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto puede predecir y optimizar el tiempo de aprendizaje de los modelos de IA a gran escala.<\/figcaption><\/figure>\n

Encontrar una estrategia \u00f3ptima\u00a0de aprendizaje distribuido es esencial para mejorar la eficiencia del entrenamiento de modelos ling\u00fc\u00edsticos grandes. Sin embargo, el n\u00famero de estrategias posibles es enorme, y probar el rendimiento de cada estrategia en un entorno real requiere un coste y un tiempo enormes.<\/p>\n

En consecuencia, las empresas que actualmente entrenan modelos ling\u00fc\u00edsticos a gran escala solo utilizan un peque\u00f1o n\u00famero de estrategias probadas emp\u00edricamente. Esto genera ineficiencias en la utilizaci\u00f3n de la GPU y aumentos innecesarios en los costos, pero la falta de tecnolog\u00eda de simulaci\u00f3n para sistemas a gran escala impide que las empresas resuelvan el problema de manera efectiva.<\/p>\n

Marco de simulaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto<\/h2>\n

En este contexto, el KAIST ha desarrollado un marco de simulaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto, denominado vTrain, que tiene la capacidad de predecir y optimizar el tiempo de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en sistemas distribuidos a gran escala.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n compar\u00f3 el tiempo de entrenamiento real de varios modelos de lenguaje a gran escala con los valores predichos de vTrain en un entorno real de m\u00faltiples GPU. La soluci\u00f3n verific\u00f3 que el tiempo de entrenamiento se puede predecir con una precisi\u00f3n del 8,37% en el error absoluto medio (MAPE) en un solo nodo y 14,73% en m\u00faltiples nodos.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n public\u00f3<\/a> el marco vTrain y m\u00e1s de 1.500 datos de medici\u00f3n del tiempo de aprendizaje real como c\u00f3digo abierto para que los investigadores y las empresas de inteligencia artificial puedan utilizarlos libremente.<\/p>\n

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