Gradientは、AI研究の効率を大幅に向上させる新しい分散強化学習フレームワーク「Echo-2」を発表しました。LearnersとActorsを分離することで、Echo-2は30Bモデルのトレーニング後のコストを4,500ドルから425ドルに削減し、研究スループットを10倍以上向上させています。このフレームワークは、非同期トレーニングのための計算とストレージの分離を活用し、不安定なGPUインスタンスにサンプリング作業をオフロードし、bounded stalenessやインスタンス障害耐性スケジューリングなどの革新によりモデルの精度を維持しています。 Echo-2と連携して、GradientはRLaaSプラットフォーム「Logits」をリリースする予定で、これはAI研究を資本集約型から効率重視のイノベーションへと転換することを目指しています。Logitsは現在、学生や研究者向けに世界中でウェイトリストの登録を受け付けています。