プロジェクトの背景と目的
LLMの基礎モデルをゼロから訓練することを目的としたプロジェクトの実験記録です。このプロジェクトでは、RTX 3090の性能制限と可能性を考慮し、データ前処理の最適化戦略、モデルアーキテクチャの設計選択、分散訓練の実装方法など、さまざまな技術的アプローチを紹介します。
LLMの基礎モデル訓練の重要性
LLMの基礎モデル訓練は、言語モデル訓練の重要なステップです。基礎モデルは、より大規模なモデルに基づいて構築され、言語モデル訓練の基礎を形成します。基礎モデル訓練の成功は、言語モデル訓練の成功に大きな影響を与えるため、基礎モデル訓練の重要性は高まります。
RTX 3090での計算リソースの制限と可能性
RTX 3090は、高性能なGPUですが、VRAMの制限があることを考慮すると、最大12億パラメータモデルの訓練は不可能になります。したがって、8GB VRAMモデルへの縮小が必要になります。バッチサイズの最適化が不可欠になります。
以下の表に、VRAMの制限と可能性をまとめます。
| パラメータ | 値 |
|---|---|
| 最大パラメータ数 | 12億 |
| VRAM容量 | 8GB |
| バッチサイズ | 32 |
データ前処理の最適化戦略
データ前処理は、言語モデル訓練の重要なステップです。以下の戦略を紹介します。
- Wikipediaデータのトークン化処理：Wikipediaデータをトークン化し、モデルに適した形式にします。
- サンプリングレートの調整：サンプリングレートを調整し、データの歪みを最小限に抑えます。
- データローダーのメモリ最適化：データローダーを最適化し、メモリ使用量を削減します。
モデルアーキテクチャの設計選択
モデルアーキテクチャは、言語モデル訓練の重要なステップです。以下のアーキテクチャを紹介します。
| パラメータ | 値 |
|---|---|
| ヘッド数 | 8 |
| レイヤー数 | 12 |
| 隠れ層次元 | 768 |
| エンコーディング長 | 512 |
分散訓練の実装方法
分散訓練は、言語モデル訓練の重要なステップです。以下の実装方法を紹介します。
- 時間分割並列化（Pipeline Parallelism）：時間分割並列化を実装し、訓練時間を短縮します。
- 混合精度訓練（FP16/FP32）：混合精度訓練を実装し、メモリ使用量を削減します。
- 活性化値の再計算（Activation Re-computation）：活性化値の再計算を実装し、訓練時間を短縮します。
実験結果と性能評価
実験結果は、以下の表にまとめます。
| パラメータ | 値 |
|---|---|
| 訓練時間 | 72時間 |
| 推論速度 | 120トークン/秒 |
| トークン誤差率 | 0.8% |
技術的限界と今後の展望
現状の制限として、以下の要因が挙げられます。
- VRAMの制限：VRAMの制限により、モデル規模の制限が生じます。
- データ量の不足：データ量が不足し、訓練時間が長くなります。
- ハードウェアの冷却能力：ハードウェアの冷却能力が不足し、訓練時間が長くなります。
主要な学びと実践的な実装手順
このプロジェクトの知見をもとに、以下のような実装手順が提案されます。
- 環境構築：CUDA 12.1とPyTorch 2.1.0の導入
- データ準備：Common Crawlデータのダウンロード
- モデル設計：Transformerベースのアーキテクチャ選定
- 訓練実行：分散訓練設定の構成
- 評価：PerplexityとBLEUスコアの測定
まとめ
このプロジェクトは、LLMの基礎モデルをゼロから訓練することを目的としています。RTX 3090の性能制限と可能性を考慮し、データ前処理の最適化戦略、モデルアーキテクチャの設計選択、分散訓練の実装方法など、さまざまな技術的アプローチを紹介しました。このプロジェクトは、LLMの民主化に向けた重要な一歩として、今後の研究開発に大きな示唆を提供します。
参考
- Giles Thomas氏の実験記録：https://www.gilesthomas.com/2025/12/llm-from-scratch-28-training-a-base-model-from-scratch
- RTX 3090の性能特性：https://www.nvidia.com/en-us/geforce/rtx-30-series/rtx-3090/