Paralelizácia založená na gradientoch a paralelizácia založená na skúsenostiach sú dve odlišné stratégie používané v strojovom učení a posilňovaní učenia sa na zlepšenie výkonu a škálovateľnosti tréningových modelov, najmä v kontextoch zahŕňajúcich hlboké vzdelávacie alebo posilňovacie úlohy. Ich výkon sa líši v niekoľkých kľúčových aspektoch vrátane škálovateľnosti, hluku v aktualizáciách, rýchlosti konvergencie, využitia výpočtových zdrojov a vhodnosti pre rôzne problémy s problémami.
Paralelizácia založená na gradiente sa primárne zameriava na distribúciu výpočtu gradientu a aktualizácie parametrov vo viacerých zariadeniach alebo procesoch. Často sa implementuje ako paralelizmus údajov alebo paralelizmus modelu. V paralelizme údajov sa model skopíruje na všetkých zariadeniach a každé zariadenie počíta gradienty na inej podskupine údajov. Tieto gradienty sa potom synchronizujú, zvyčajne buď synchrónne spriemerovaním gradientov pred aktualizáciou parametrov alebo asynchrónne, kde každé zariadenie nezávisle aktualizuje parametre modelu. Synchrónne metódy vytvárajú stabilnejšie odhady gradientu, pretože všetky gradienty prispievajú k jednej aktualizácii parametrov, ale latencia čaká na dokončenie ich výpočtu. Asynchrónne metódy skrátia časy čakacej doby a môžu bežať rýchlejšie, ale zavádzajú šum, ktorý môže spomaliť konvergenciu alebo znížiť presnosť konečnej modelu. Naopak paralelizmus modelu rozdeľuje samotný model naprieč zariadeniami a používa sa, keď sú modely príliš veľké na to, aby sa zmestili do pamäte jedného zariadenia.
Paralelizácia založená na skúsenostiach je najčastejšia v kontextoch posilňovania vzdelávania, kde zahŕňa paralelné zhromažďovanie skúseností (štátne prechody, prijaté akcie a odmeny) z viacerých paralelných činiteľov alebo prostredí. Tieto skúsenosti sa potom používajú na výcvik modelu. Kľúčovým príkladom je metóda asynchrónnej výhoda aktéra (A3C), kde viacero agentov prevádzkuje paralelne a aktualizuje svoje miestne verzie modelu asynchrónne na základe svojich vlastných prúžkov skúseností. Paralelizácia založená na skúsenostiach pomáha stabilizovať školenie dekoráciou vzoriek skúseností a umožňuje rýchlejšie zber údajov. Umožňuje tiež kombináciu prieskumných politík z viacerých agentov, čo môže zlepšiť robustnosť učenia. Aynchrónne aktualizácie však môžu zaviesť zastarané parametre a nejednotné využitie vzoriek, ktoré ovplyvňujú stabilitu a kvalitu konvergencie.
Pokiaľ ide o porovnanie výkonnosti:
1. Škálovateľnosť a efektívnosť:
- Paralelizácia založená na gradiente, najmä paralelizmus synchrónnych údajov, sa môže dobre mieriť s počtom spracovateľských jednotiek, ak je komunikačná režijná náklady efektívne spravovaná. Pri agregácii gradientov je toto zrýchlenie často ohraničené nákladmi na synchronizáciu.
- Paralelizácia založená na skúsenostiach často dosahuje lineárne zrýchlenie pri zbere údajov, pretože agenti fungujú nezávisle, čím sa znižujú prekážky. Celková rýchlosť tréningu môže byť výrazne rýchlejšia, pretože viac interakcií s prostredím sa zhromažďuje súčasne.
2. Konvergencia a stabilita:
- Metódy založené na gradiente so synchrónnymi aktualizáciami majú tendenciu mať stabilnejšiu konvergenciu v dôsledku priemerných gradientov znižujúcich rozptyl. Asynchrónne metódy gradientu môžu trpieť hlučnými aktualizáciami, ktoré degradujú výkon.
-Paralelizácia založená na skúsenostiach predstavuje hluk v dôsledku aktualizácií nesynchronizovaných agentov, ale výhody z rôznych skúseností zozbieraných paralelnými agentmi, ktoré môžu zlepšiť prieskum a v konečnom dôsledku robustnosť politiky.
3. Využívanie výpočtových zdrojov:
-Paralelizácia založená na gradiente si vyžaduje významnú komunikáciu medzi stĺpcami pre synchronizáciu gradientov, najmä v mierke, čo ovplyvňuje účinnosť zdrojov.
- Paralelizácia založená na skúsenostiach môže lepšie využívať výpočtové zdroje prekrývaním simulácie prostredia a tréningu modelu, čím sa skráti voľnobežné časy.
4. Vhodnosť:
- Paralelizácia založená na gradiente sa všeobecne uprednostňuje pre úlohy výučby pod dohľadom a bez dozoru, kde sú k dispozícii veľké šarže označených údajov.
- Paralelizácia založená na skúsenostiach je vhodnejšia na posilnenie učenia, kde údaje pochádzajú z interakcií s prostredím, a rozmanitosť prieskumu je kritická.
5. Zložitosť implementácie:
-Mechanizmy paralelizácie založené na gradiente sú dobre podporované v hlavných rámcoch strojového učenia so zavedenými osvedčenými postupmi pre synchronizáciu a distribuované školenie.
- Paralelizácia založená na skúsenostiach vyžaduje starostlivý návrh na správu asynchrónnych aktualizácií, prehĺbenia vyrovnávacích pamätí a synchronizáciu, aby sa predišlo zastaraným gradientom a stabilizácii tréningu.
V mnohých pokročilých algoritmoch výučby posilnenia sa hybridný prístup využívajúci paralelizáciu založenú na gradientoch a zážitku často používa na vyváženie ich príslušných silných stránok: využívanie rýchleho a rozmanitého zberu skúseností, zatiaľ čo synchronizuje aktualizácie gradientu vo vhodných intervaloch na udržanie stability modelu a kvality konverzie.
Celkovo je paralelizácia založená na gradientoch zdôrazňovaná efektívnym a škálovateľným výpočtom gradientov naprieč údajmi alebo modelmi modelov so stratégiami synchronizácie ovplyvňujúcich aktualizačný hluk a latenciu, zatiaľ čo paralelizácia založená na skúsenostiach sa zameriava na paralelné odber vzoriek interakcií prostredia na urýchlenie učenia a zlepšenie diverzity politiky s určitými kompromismi v konzistentnosti. Výber medzi týmito stratégiami paralelizácie závisí od paradigmy učenia, charakteristík úloh, dostupného hardvéru a cieľov odbornej prípravy.