Мы в OpenAI обнаружили, что масштаб градиентного шума [gradient noise scale], простой статистический метод, предсказывает параллелизуемость обучения нейтральной сети на широком спектре задач. Поскольку у более сложных задач градиент обычно становится более шумным, то увеличение размера пакетов, доступных для одновременной обработки, в будущем окажется полезным, и устранит одно из потенциальных ограничений ИИ-систем. В общем случае эти результаты показывают, что обучение нейросетей надо рассматривать не как загадочное искусство, и что ей можно придать точность и систематизировать.

За последние несколько лет исследователи ИИ достигали всё больше успеха в ускорении обучения нейросети при помощи распараллеливания данных, разбивающего большие пакеты данных на несколько компьютеров. Исследователи успешно использовали пакеты размером в десятки тысяч единиц для классификации изображений и моделирования языка, и даже в миллионы агентов обучения с подкреплением, игравших в Dota 2. Такие большие пакеты позволяют увеличивать объёмы вычислительных мощностей, которые эффективно участвуют в обучении одной модели, и являются одной из сил, движущих рост в области обучения ИИ. Однако со слишком большими пакетами данных происходит быстрое уменьшение алгоритмической отдачи, и непонятно, почему эти ограничения оказываются крупнее для одних задач и мельче для других.
Читать дальше ->

https://habr.com/post/434934/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=434934