التوازي القائم على التدرج والتوازي القائم على الخبرة هما استراتيجيتان متميزتان تستخدمان في التعلم الآلي والتعلم التعزيز لتعزيز الأداء وقابلية التوسع في نماذج التدريب ، وخاصة في السياقات التي تتضمن مهام التعلم العميق أو التعلم التعزيز. يختلف أدائها في العديد من الجوانب الرئيسية بما في ذلك قابلية التوسع ، والضوضاء في التحديثات ، وسرعة التقارب ، واستخدام الموارد الحسابية ، ومدى ملاءمة مجالات المشكلات المختلفة.
يركز التوازي المستند إلى التدرج بشكل أساسي على توزيع حساب التدرج وتحديثات المعلمة عبر أجهزة أو عمليات متعددة. غالبًا ما يتم تنفيذه كموازاة للبيانات أو موازاة النموذج. في موازاة البيانات ، يتم نسخ النموذج عبر جميع الأجهزة ، ويحسب كل جهاز التدرجات على مجموعة فرعية مختلفة من البيانات. ثم يتم مزامنة هذه التدرجات ، وعادة ما يكون إما متزامنًا عن طريق حساب التدرجات قبل تحديث المعلمات أو بشكل غير متزامن حيث يقوم كل جهاز بتحديث معلمات النموذج بشكل مستقل. تنتج الطرق المتزامنة تقديرات تدرج أكثر استقرارًا لأن جميع التدرجات تساهم في تحديث معلمة واحدة ، ولكن تتمثل في انتقال جميع الأجهزة لإكمال حسابها. الأساليب غير المتزامنة تقلل من أوقات الانتظار ويمكن أن تعمل بشكل أسرع ولكن تقديم ضوضاء التدرج التي يمكن أن تبطئ التقارب أو تقليل دقة النموذج النهائي. على النقيض من ذلك ، يقسم التوازي النموذجية النموذج نفسه عبر الأجهزة ويستخدم عندما تكون النماذج كبيرة جدًا بحيث لا تتناسب مع ذاكرة جهاز واحد.
يعد التوازي القائم على التجربة أكثر انتشارًا في سياقات التعلم التعزيز ، حيث يتضمن مجموعة متوازية من التجارب (انتقالات الحالة والإجراءات المتخذة والمكافآت) من عوامل أو بيئات متوازية متعددة. ثم يتم استخدام هذه التجارب لتدريب النموذج. ومن الأمثلة الرئيسية على الطريقة غير المتزامنة Advantage Advance-Critic (A3C) ، حيث تعمل عوامل متعددة بالتوازي وتحديث إصداراتها المحلية من النموذج بشكل غير متزامن بناءً على تدفقات خبراتهم الخاصة. يساعد التوازي القائم على التجربة في تثبيت التدريب من خلال عينات التجربة المتعلقة بالارتباط وتمكين جمع البيانات بشكل أسرع. كما يسمح بمجموعة من سياسات الاستكشاف من عوامل متعددة ، والتي يمكن أن تحسن من متانة التعلم. ومع ذلك ، يمكن أن تقدم التحديثات غير المتزامنة معلمات قديمة واستخدام العينة غير الموحدة ، مما يؤثر على استقرار التقارب وجودة.
من حيث مقارنة الأداء:
1. قابلية التوسع والكفاءة:
- يمكن التوازي المستند إلى التدرج ، وخاصة التوازي المتزامن للبيانات ، بشكل جيد مع عدد وحدات المعالجة إذا تمت إدارة النفقات العامة للاتصال بكفاءة. غالبًا ما يكون التسريع محدودًا بتكلفة التزامن عند تجميع التدرجات.
- غالبًا ما يحقق التوازي القائم على التجربة تسريعًا خطيرًا في جمع البيانات نظرًا لأن الوكلاء يعملون بشكل مستقل ، مما يقلل من الاختناقات. يمكن أن تكون سرعة التدريب الكلية أسرع بكثير حيث يتم جمع المزيد من التفاعلات مع البيئة بشكل متزامن.
2. التقارب والاستقرار:
- تميل الأساليب المستندة إلى التدرج مع التحديثات المتزامنة إلى تقارب أكثر استقرارًا بسبب التدرجات المتوسطة التي تقلل من التباين. قد تعاني أساليب التدرج غير المتزامن من التحديثات الصاخبة التي تحلل الأداء.
-يقدم التوازي القائم على التجربة ضوضاء بسبب تحديثات الوكيل غير المتزامنة ولكنها تستفيد من التجارب المتنوعة التي يتم جمعها بواسطة عوامل متوازية ، والتي يمكن أن تحسن الاستكشاف ومتانة السياسة في نهاية المطاف.
3. استخدام الموارد الحسابية:
-يتطلب التوازي القائم على التدرج اتصالًا كبيرًا بين الأجهزة لمزامنة التدرج ، وخاصة على نطاق واسع ، مما يؤثر على كفاءة الموارد.
- يمكن أن يستخدم التوازي القائم على التجربة موارد حسابية بشكل أفضل من خلال محاكاة البيئة المتداخلة والتدريب النموذجي ، مما يقلل من أوقات الخمول.
4. الملاءمة:
- يفضل توازن القائم على التدرج عمومًا لمهام التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف حيث تتوفر دفعات كبيرة من البيانات المسمى.
- التوازي القائم على التجربة أكثر ملاءمة للتعلم التعزيز حيث تأتي البيانات من التفاعلات مع البيئة ، وتنوع الاستكشاف أمر بالغ الأهمية.
5. تعقيد التنفيذ:
- Gradient-based parallelization mechanisms are well-supported in major machine learning frameworks with established best practices for synchronization and distributed training.
- يتطلب التوازي القائم على التجربة تصميمًا دقيقًا لإدارة التحديثات غير المتزامنة ، ومؤسسات إعادة التشغيل ، والمزامنة لتجنب التدرجات التي لا معنى لها وتثبيت التدريب.
في العديد من خوارزميات تعلم التعزيز المتقدمة ، غالبًا ما يتم استخدام نهج هجين يستفيد من التوازي القائم على التدرج والقائم على الخبرة لتحقيق التوازن بين نقاط قوتهم: استخدام جمع الخبرة السريعة والمتنوعة بالتوازي مع مزامنة تحديثات التدرج على فترات مناسبة للحفاظ على استقرار النموذج وجودة التقارب.
بشكل عام ، يؤكد التوازي القائم على التدرج على حساب تدرجات فعال وقابل للتطوير عبر أقسام البيانات أو النماذج مع استراتيجيات التزامن التي تؤثر على ضوضاء التحديث والكمون ، في حين يركز التوازي القائم على التجربة على أخذ العينات المتوازية لتفاعلات البيئة لتسريع التعلم وتحسين تنوع السياسة مع بعض المقايضات في اتساق التحديث. يعتمد الاختيار بين استراتيجيات التوازي هذه على نموذج التعلم وخصائص المهمة والأجهزة المتاحة وأهداف التدريب.