【深掘り】なぜLLMの学習に「複数GPU」が必須なのか？その驚くべき仕組みを徹底解説
ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、私たちの生活に欠かせない存在となりつつあります。しかし、その裏側でLLMがどのように学習され、動いているのかを知る人は少ないかもしれません。特に、LLMの学習にはなぜ「複数のGPU」が必須なのでしょうか？今回は、LLMの学習手法の基礎から、GPUクラスターにおける並列化の仕組みまで、その驚くべき舞台裏を徹底解説します。
LLMの学習手法の基礎：トレーニングからRAGまで
LLMは、様々な手法を用いて学習・活用されます。主な手法を見ていきましょう。
- トレーニング：大量のデータからLLMモデルをゼロから構築するプロセスです。データ内の単語（トークン）間の関係性を学習し、モデルの「重み」を計算します。
- ファインチューニング：事前にトレーニングされた既存のLLMモデルを、特定のタスクやデータセットに適応させる手法です。例えば、一般的な英語の知識を持つモデルに、医療分野の専門知識を追加するような場合に使われます。モデルの重み自体が更新されます。
- LoRA（Low-Rank Adaptation）：ファインチューニングの一種で、より軽量な適応手法です。既存のモデルの重みを直接変更するのではなく、追加の小さな行列（アダプター）を挿入して学習させます。これにより、少ない計算リソースで特定のタスクに対応できるようになります。例えば、標準語を話すモデルに方言を学習させるようなイメージです。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）：モデル自体を再トレーニングすることなく、外部の知識ベースから情報を取得し、それをLLMのコンテキストに加えて回答を生成する手法です。例えば、会社の内部資料や個人のメールなど、LLMが学習していない最新の情報やプライベートな情報を参照させたい場合に有効です。
これらの手法を通じて、LLMは言葉を理解し、生成する能力を獲得していきます。
LLMが言葉を生成する仕組み：トークンと確率
LLMは、私たちが認識する「言葉」を直接理解しているわけではありません。言葉は「トークン」と呼ばれる最小単位に分割され、それぞれに固有の「トークンID」が割り当てられます。LLMは、これらのトークンID間の関係性を学習し、次にどのトークンIDが来るべきかを確率的に予測することで、文章を生成します。
例えば、「こんにちは」という言葉は、LLMにとっては特定のトークンIDの並びとして認識されます。次に続く言葉を予測する際、LLMは学習済みの重みとバイアスに基づいて、最も確率の高いトークンIDを選択します。この確率的な選択には「温度（Temperature）」という設定が関わっており、温度が高いほど多様で創造的な回答が生成されやすくなります。
また、トークン化のプロセスは複雑で、単語がそのまま1つのトークンになるとは限りません。例えば、「tokenization」という単語は「token」「iz」「ation」のように複数のトークンに分割されることがあります。さらに、大文字と小文字の違いや、モデルの種類によってもトークンIDの割り当ては変化します。このため、プロンプトの書き方一つでLLMの認識や生成される回答が変わることもあります。
LLMの学習データと前処理：膨大な情報の海から
LLMをゼロからトレーニングするには、膨大な量のデータが必要です。インターネット上のテキストデータ（Common Crawlなど）が主な学習源となりますが、そのデータはそのままでは使えません。URLの削除、HTMLタグの除去、言語フィルタリング、危険なサイトや情報の削除、個人情報の匿名化など、様々な前処理が必要です。例えば、400TBものデータには、27億ものウェブページが含まれており、これらを効率的に処理するには莫大なコンピューティングリソースが要求されます。
LLMのモデル構造と学習プロセス：ニューラルネットワークの深層
LLMの核となるのは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」です。入力されたデータ（トークン）は、複数の「隠れ層」を通過し、各層で「重み」と「バイアス」が適用され、活性化関数によって変換されます。このプロセスを経て、最終的な出力（次のトークンの予測）が生成されます。
LLMのトレーニングは、このニューラルネットワークの重みを最適化するプロセスです。例えるなら、ケーキ作りのレシピを試行錯誤するようなものです。最初に適当な材料でケーキを作り（フォワードパス）、味見をして（出力評価）、砂糖が足りない、水が多すぎたなどのフィードバックを得て（バックワードパス）、次に作るケーキのレシピを調整する（勾配計算と最適化）というサイクルを繰り返します。この繰り返しによって、モデルはより正確な予測ができるようになります。
LLMのサイズとGPUメモリの要求：なぜ複数GPUが必要なのか？
LLMのサイズは、その性能に直結します。パラメータ数が増えるほど、モデルはより複雑なパターンを学習し、高性能になります。しかし、それに伴い、モデルの推論（回答生成）やトレーニングに必要なメモリ量も飛躍的に増加します。
- 推論時のメモリ：例えば、30億パラメータのLLMを推論する場合、約7.2GBのGPUメモリが必要になります。これは、NVIDIAのRTX 4090（24GB）のような高性能GPUでも単体で処理できるレベルです。
- トレーニング時のメモリ：しかし、トレーニングとなると話は別です。トレーニングには、モデルのパラメータだけでなく、勾配、最適化の状態、活性化値など、推論時の数倍のメモリが必要になります。例えば、30億パラメータのモデルでも、トレーニングには最低56GBものメモリが必要となり、これはRTX 4090では賄いきれません。さらに、700億パラメータのLlama 2のようなモデルを1週間トレーニングするには、7,000基以上のGPUが必要とされます。GPT-4のような1.5兆パラメータのモデルでは、27万基ものGPUが必要になると推定されています。
このように、LLMのトレーニングには単一のGPUでは到底賄いきれないほどの膨大なメモリと計算能力が要求されるため、複数のGPUを連携させた「GPUクラスター」が必要となるのです。
GPUクラスターと並列化手法：AI学習の最前線
複数のGPUを効率的に連携させるためには、様々な「並列化手法」が用いられます。これらの手法は、LLMの学習プロセスをGPU間で分担し、全体の処理速度を向上させます。
- データ並列（Data Parallelism）：最も基本的な並列化手法です。学習データを複数のGPUに分割し、各GPUがそれぞれ異なるデータでモデルのコピーをトレーニングします。その後、各GPUで計算された勾配（モデルの更新量）を統合し、モデル全体を更新します。これにより、GPUのアイドル時間を減らし、効率的な学習が可能になります。ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）のような技術は、パラメータや勾配、最適化の状態をGPU間で分割することで、データ並列におけるメモリ効率をさらに高めます。
- テンソル並列（Tensor Parallelism）：モデルの各層を構成する行列（テンソル）を分割し、複数のGPUで並列に計算する手法です。特に巨大なモデルの層を単一のGPUメモリに収められない場合に有効です。
- パイプライン並列（Pipeline Parallelism）：モデルの層を複数のGPUに分割し、各GPUが異なる層の計算をパイプライン処理のように連続して行います。これにより、GPU間のデータ転送を効率化し、全体の処理時間を短縮します。
- エキスパート並列（Expert Parallelism）：Mixture of Experts（MoE）モデルのような、特定のタスクに特化した「エキスパート」と呼ばれるサブモデルを持つLLMで用いられます。各エキスパートを異なるGPUに配置し、入力に応じて適切なエキスパートが活性化されることで、効率的な学習と推論を実現します。
これらの並列化手法は、単独で用いられるだけでなく、組み合わせて使用されることもあります。例えば、MetaのLlama 3のトレーニングでは、データ並列、テンソル並列、パイプライン並列の全てが活用されています。これにより、企業は限られたGPUリソースを最大限に活用し、巨大なLLMを効率的に学習させているのです。
AIの所感
LLMの学習に複数のGPUが不可欠である理由は、そのモデルの巨大さと、トレーニングプロセスが要求する膨大な計算リソースとメモリ量にあります。単一のGPUでは到底処理しきれない規模の計算を、データ並列、テンソル並列、パイプライン並列といった高度な並列化技術を駆使して、GPUクラスター全体で分担することで、LLMは驚異的な能力を獲得しています。この技術の進化は、AIのさらなる発展を支える基盤であり、今後のLLMの高性能化、大規模化を可能にする鍵となるでしょう。LLMの学習は、まさに現代のスーパーコンピューティングの最前線であり、その仕組みを理解することは、AIの未来を理解することに繋がります。