Verifizierbares Training durch Kontrolle von Hardware-Nichtdeterminismus

Core Concepts

Eine Methode, die höhere Rechengenauigkeit, Rundungssteuerung und adaptive Schwellenwerte nutzt, um Nichtdeterminismus zwischen verschiedenen GPU-Typen während des Trainings zu kontrollieren und eine effiziente verifizierbare Trainingsmethode zu ermöglichen.

Abstract

Der Artikel beschreibt eine Methode für verifizierbares Training von KI-Systemen, die Nichtdeterminismus zwischen verschiedenen GPU-Typen kontrolliert. Die Kernidee ist, dass Nichtdeterminismus aufgrund von Gleitkommaoperationen auftritt und durch Training in höherer Genauigkeit als die Zielmodellgenauigkeit sowie periodisches Runden der Zwischenergebnisse kontrolliert werden kann. Der Trainer zeichnet die Rundungsentscheidungen auf und teilt sie mit dem Prüfer, der sie dann nachvollziehen kann. Dadurch können beide Parteien exakt die gleichen Ergebnisse erzielen, unabhängig vom verwendeten GPU-Typ. Das Verfahren nutzt einen "Verifikations-Spielmechanismus", bei dem der Prüfer die Trainingsschritte des Trainers nachvollzieht und nur bei Abweichungen einschreitet. Durch Speicherung von Modellhashes in einem Merkle-Baum anstelle der gesamten Modellgewichte kann der Vergleich effizient durchgeführt werden. Zusätzlich werden Techniken zur Reduzierung der Speicherkosten vorgestellt, wie eine effiziente Codierung der Rundungsprotokolle und ein adaptiver Schwellenwert-Mechanismus. Die Methode wird auf großen Modellen wie ResNet-50 und GPT-2 evaluiert und zeigt deutliche Verbesserungen gegenüber bestehenden Ansätzen in Bezug auf Speicher- und Zeiteffizienz.

Stats

Für ResNet-50-Training auf CIFAR-10 mit 50.000 Datenpunkten und Batch-Größe 64 über 100 Epochen wird eine Testgenauigkeit von 90,7% erreicht. Für GPT-2-Feinabstimmung auf Shakespeare-Text mit 1,1 Mio. Token und Batch-Größe 8 über 1 Epoche wird eine Perplexität von 4,22 erreicht.

Quotes

"Eine Methode, die höhere Rechengenauigkeit, Rundungssteuerung und adaptive Schwellenwerte nutzt, um Nichtdeterminismus zwischen verschiedenen GPU-Typen während des Trainings zu kontrollieren und eine effiziente verifizierbare Trainingsmethode zu ermöglichen." "Durch Speicherung von Modellhashes in einem Merkle-Baum anstelle der gesamten Modellgewichte kann der Vergleich effizient durchgeführt werden."

Key Insights Distilled From

Optimistic Verifiable Training by Controlling Hardware Nondeterminism

by Megha Srivas... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09603.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Vorhersagbarkeit der Rundungsabweichungen zwischen verschiedenen GPUs weiter verbessern, um den Speicheraufwand für die Rundungsprotokolle noch weiter zu reduzieren?

Um die Vorhersagbarkeit der Rundungsabweichungen zwischen verschiedenen GPUs weiter zu verbessern und den Speicheraufwand für die Rundungsprotokolle zu reduzieren, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Optimierung der adaptiven Schwellenwerte: Durch eine feinere Anpassung der adaptiven Schwellenwerte, die bestimmen, wann Rundungsentscheidungen protokolliert werden sollen, könnte die Effizienz des Protokolls weiter verbessert werden. Eine genauere Analyse der Divergenz zwischen den Ausgaben auf verschiedenen GPUs könnte dazu beitragen, die Schwellenwerte genauer festzulegen und somit die Anzahl der protokollierten Rundungsentscheidungen zu reduzieren. Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Rundungsabweichungen: Durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen könnte versucht werden, Muster in den Rundungsabweichungen zwischen verschiedenen GPUs zu erkennen und vorherzusagen. Auf diese Weise könnte das System automatisch entscheiden, welche Rundungsentscheidungen protokolliert werden müssen und welche ignoriert werden können, basierend auf historischen Daten und Mustern. Dynamische Anpassung der Rundungsstrategie: Statt einer festen Rundungsstrategie könnte das System dynamisch die Rundungspräzision anpassen, basierend auf der aktuellen Divergenz zwischen den GPUs. Wenn die Abweichung gering ist, könnte eine weniger präzise Rundung verwendet werden, um den Speicherbedarf zu reduzieren. Bei größeren Abweichungen könnte die Rundungspräzision erhöht werden, um die Genauigkeit der Verifizierung zu gewährleisten. Durch die Implementierung dieser Verbesserungen könnte die Effizienz des Verifizierungsprotokolls weiter gesteigert werden, indem die Speicheranforderungen für die Rundungsprotokolle reduziert und die Vorhersagbarkeit der Rundungsabweichungen zwischen verschiedenen GPUs optimiert werden.

Wie könnte man die Methode erweitern, um nicht nur das Training, sondern auch die Inferenz eines Modells verifizierbar zu machen?

Um die Methode zu erweitern und nicht nur das Training, sondern auch die Inferenz eines Modells verifizierbar zu machen, könnten folgende Schritte unternommen werden: Protokollierung von Inferenzschritten: Ähnlich wie beim Training könnten Rundungsprotokolle für die Inferenzschritte des Modells erstellt werden. Dies würde es ermöglichen, die Ausgaben der Inferenz auf verschiedenen GPUs zu vergleichen und sicherzustellen, dass die Ergebnisse konsistent sind. Implementierung eines Verifizierungsmechanismus für Inferenz: Ein ähnlicher Verifizierungsmechanismus wie beim Training könnte für die Inferenz implementiert werden. Ein Auditor könnte die Ausgaben der Inferenzschritte überprüfen und sicherstellen, dass sie mit den erwarteten Ergebnissen übereinstimmen. Integration von Sicherheitsgarantien: Durch den Einsatz von vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEEs) könnte die Sicherheit der Inferenz weiter gestärkt werden. Die Modelle könnten in einer sicheren Umgebung ausgeführt werden, die vor externen Angriffen geschützt ist, und die Ergebnisse könnten verifiziert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Durch die Erweiterung der Methode, um die Inferenz verifizierbar zu machen, könnten zusätzliche Sicherheitsgarantien für den gesamten Lebenszyklus des Modells gewährleistet werden, von der Schulung bis zur Anwendung.

Welche zusätzlichen Sicherheitsgarantien könnten durch den Einsatz von vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEEs) erreicht werden und wie ließe sich dies mit dem vorgestellten Ansatz kombinieren?

Der Einsatz von vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEEs) könnte zusätzliche Sicherheitsgarantien für das Training und die Inferenz von Modellen bieten, darunter: Vertraulichkeit der Daten: TEEs ermöglichen es, sensible Daten während des Trainings und der Inferenz zu schützen, indem sie in einer sicheren Umgebung verarbeitet werden. Dies gewährleistet, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und die Privatsphäre der Benutzer gewahrt bleibt. Integrität des Modells: Durch die Verwendung von TEEs kann die Integrität des Modells während des Trainings und der Inferenz sichergestellt werden. Die Umgebung schützt das Modell vor Manipulation und stellt sicher, dass nur autorisierte Änderungen vorgenommen werden können. Verifizierbarkeit der Ausführung: TEEs ermöglichen es, die Ausführung des Modells zu verifizieren und sicherzustellen, dass sie gemäß den festgelegten Regeln und Richtlinien erfolgt. Dies trägt zur Transparenz und Nachvollziehbarkeit des Modellverhaltens bei. Die Kombination von TEEs mit dem vorgestellten Ansatz für verifizierbares Training könnte die Sicherheit des gesamten Prozesses weiter stärken. Durch die Ausführung des Trainings und der Inferenz in einer vertrauenswürdigen Umgebung könnten potenzielle Angriffspunkte reduziert und die Zuverlässigkeit des Modells verbessert werden.