分布式训练策略

宪法AI (CAI) 和来自AI反馈的强化学习 (RLAIF) 的计算需求可能非常大。训练大型语言模型，使用可能很大的辅助模型生成批评或偏好，以及执行迭代式强化学习更新，这些都需要大量的计算资源，通常超出单个加速器（如GPU或TPU）的能力。分布式训练策略变得非常必要，这不仅是为了便利，更是为了实现，它有助于加快训练时间并运行单个设备内存无法容纳的模型。

本节详细介绍主要的分布式训练模式以及它们如何应用于CAI和RLAIF工作流的独特部分。掌握这些策略对于有效扩展对齐过程非常重要。

核心分布式训练模式

分布式训练技术的核心在于将计算并行化到多个处理单元。与大型语言模型对齐相关的主要方法是数据并行和模型并行，两者常结合使用。

数据并行

数据并行是最普遍的分布式策略。其基本思想很简单：在多个设备（工作器）上复制整个模型，并向每个副本提供输入数据的一个不同切片（小批次）。

1. 前向传播： 每个工作器使用其模型副本计算其本地数据切片的前向传播。
2. 损失计算： 每个工作器根据其预测和本地标签计算损失。
3. 反向传播： 每个工作器根据其损失在本地计算梯度。
4. 梯度同步： 所有工作器的梯度通过AllReduce等通信集合操作进行聚合（通常是平均）。
5. 优化器更新： 每个工作器使用同步后的梯度更新其模型副本。

数据并行概览。模型被复制，数据被分片，梯度在本地计算，然后全局同步，最后在每个副本上更新参数。

与CAI/RLAIF的关系： 数据并行对于CAI的监督微调（SFT）阶段以及RLAIF中偏好模型的训练很有效，前提是模型能放入单个设备内存。它也适用于RLAIF的PPO循环中的优化步骤，其中跨经验批次计算的梯度会被同步。主要优势是通过并行处理更多数据来加快训练吞吐量。主要困难是梯度同步带来的通信开销，特别是当工作器数量多或模型大时。

模型并行

当模型过大而无法放入单个设备的内存时，模型并行就变得必要。与复制模型不同，模型的各个部分被放置在不同的设备上。

• 张量并行： 这包括将单个张量（如大型权重矩阵）拆分到多个设备上。对这些张量执行的操作（例如矩阵乘法）以分布式方式完成。这需要层内特定的通信模式（例如拆分GEMM并使用AllGather/ReduceScatter）。它有助于减少每个设备的内存，但会在层计算中引入大量通信。

• 流水线并行： 这种策略将模型的层按顺序分配到不同设备。设备1计算初始层，将激活传递给设备2处理下一层，依此类推。为了减少设备等待依赖时的空闲时间（“流水线气泡”），会使用微批次处理。输入批次被分割成更小的微批次，这些微批次并发地送入流水线，使得设备可以同时处理不同的微批次。

流水线并行概览。模型层被分配到不同设备。微批次按顺序通过各个阶段处理，使得设备可以并发执行以提升利用率。

与CAI/RLAIF的关系： 当基础大型语言模型、批评模型（CAI）、修订模型（CAI）或偏好模型（RLAIF）对于单个设备内存来说过大时，模型并行（张量并行和/或流水线并行）就显得重要。它在推理（生成批评、偏好或rollout）和训练（SFT、偏好模型训练、PPO更新）期间都适用。流水线并行通常更受用于训练深度网络的青睐，而张量并行则有助于计算密集型层内部的处理。

• 序列并行： 一种更先进的模型并行形式，专门解决注意力机制中长序列激活导致的内存瓶颈问题。它沿序列维度划分计算，补充了张量并行。

混合方法

通常，最有效的策略是结合数据并行和模型并行。例如，您可以使用流水线并行将大型模型分配到多个节点，然后在每个节点内部使用张量并行进一步将层分配到本地GPU。最后，数据并行可以应用于多个此类模型并行副本。

像DeepSpeed（及其ZeRO优化器阶段）这样的框架提供了复杂的混合策略。ZeRO（零冗余优化器）不仅将模型参数，还将梯度和优化器状态分配到数据并行工作器上，与标准数据并行相比，显著减少了每个设备的内存占用，这常常使得无需显式模型并行或降低所需模型并行的程度也能训练更大的模型。

并行化在CAI阶段的应用

1. 反馈生成（批评/修订）： 这一阶段涉及使用大型语言模型、批评模型和修订模型进行推理。如果这些模型很大，流水线和/或张量并行可以加速推理。如果为大量初始响应生成反馈，数据并行可以在批次级别应用，在设备上并发运行多个推理过程，每个过程在需要时可能使用模型并行。
2. 监督微调（SFT）： 此步骤使用生成的（批评、修订响应）对。如果模型能放入单个设备内存，标准数据并行是典型的方法。梯度累积可以管理大批次大小的内存。如果基础大型语言模型非常大，ZeRO或显式模型并行（流水线/张量）结合数据并行就变得必要了。

并行化在RLAIF阶段的应用

1. 偏好数据生成： 类似于CAI的反馈生成，这属于推理密集型。如果偏好模型或生成响应的策略模型很大，可以在提示之间并行化（数据并行）并使用模型并行（流水线/张量）。
2. 偏好模型训练： 通常使用数据并行（可能结合ZeRO）来训练根据AI标签预测哪个响应更受青睐的模型。如果偏好模型本身过大，则会增加模型并行。
3. PPO训练循环： 这是最复杂的分布式阶段：
   • 轨迹生成： 这可以高度并行化。多个“参与者”进程（当前策略大型语言模型的副本）可以在不同设备上并发运行，每个从一组提示中采样轨迹。这本质上是对提示/环境的数据并行。如果策略大型语言模型很大，每个参与者内部可能需要模型并行。
   • PPO优化： 从参与者收集的经验（观察、动作、奖励、价值的序列）被汇集。PPO优化步骤（更新策略和价值模型）随后可以使用数据并行，在收集到的经验批次间进行并行化。同样，如果策略/价值模型很大，这种数据并行通常会与模型并行（流水线/张量/ZeRO）结合。支持大规模强化学习的框架通常会管理这种分布，高效地分配参与者和学习器。

RLAIF的不同阶段受益于不同的并行组合。轨迹生成在参与者间高度数据并行。偏好模型训练和PPO优化主要依赖于对收集到的数据/经验进行数据并行，对于大型网络可能会结合模型并行。

框架与工具

手动实现这些策略很复杂。幸运的是，有几个库抽象了许多底层细节：

• PyTorch Distributed： 提供基础工具，如用于数据并行的DistributedDataParallel (DDP)，以及最近的实现ZeRO式分片的FullyShardedDataParallel (FSDP)。
• DeepSpeed： 一个PyTorch扩展库，提供高级优化，包含各种ZeRO阶段、流水线并行实现和优化过的内核。
• Megatron-LM： 一个专注于用于训练大型Transformer模型的张量并行和流水线并行的研究框架。
• JAX： 提供并行原语，如pmap（用于数据并行）和pjit（用于跨TPU pod的更复杂分片），这些原语支持灵活的并行策略。
• Ray： 一个用于分布式计算的框架，可用于编排复杂工作流，例如强化学习中的并行轨迹生成。

选择合适的框架取决于具体的硬件（GPU vs TPU）、模型大小、期望的并行策略以及与CAI/RLAIF管道其余部分的集成复杂性。

挑战与考量

实现分布式训练引入了它自身的一系列挑战：

• 通信开销： 设备之间传输数据（激活、梯度、参数）需要时间和网络带宽。这可能成为瓶颈，特别是对于简单的数据并行在大量工作器上，或复杂的模型并行通信模式。通常需要高速互连（NVLink、InfiniBand）。
• 负载均衡： 确保所有设备都在进行有效工作非常重要，特别是在流水线并行中，阶段的计算成本可能不同，从而导致流水线气泡（空闲时间）。
• 内存均衡： 不同的并行策略分配内存使用（参数、激活、梯度、优化器状态）的方式不同。选择正确的策略需要了解这些权衡。
• 容错： 训练运行可能持续数天或数周，涉及数百或数千个设备。优雅地处理硬件故障（检查点、重启）是必要的。
• 调试复杂性： 在分布式环境中识别错误或性能问题比在单机上困难得多。可复现性也可能更具挑战性。
• 基础设施要求： 大规模分布式训练需要在计算硬件、高速网络和作业调度/管理系统方面进行大量投入。

成功扩展CAI和RLAIF需要仔细考量这些分布式训练策略。最佳方法在很大程度上取决于具体的模型架构、大小、可用硬件以及正在执行的对齐管道的特定阶段。通常需要结合数据、流水线、张量和序列并行，这通常通过DeepSpeed等库或自定义实现进行管理，以在大模型上获得最先进的成果。