Cómo lograr una velocidad de LLM 1000x para una capacitación, pruebas e implementación eficientes y rentables

Representación de números binarios en LLM

Una idea de investigación original

Las representaciones binarias pueden permitir un almacenamiento y cálculos más eficientes en comparación con los vectores de punto flotante en ciertos casos, tal vez incluso en el caso general.

Dado que los vectores binarios solo necesitan almacenar ceros y unos, requieren menos memoria y permiten un procesamiento más rápido de ciertas operaciones como los cálculos de distancias de Hamming .

Esto podría resultar ventajoso para conjuntos de datos vectoriales muy grandes en capacitación, pruebas, implementación y producción.

El problema número uno con los LLM en este momento es la enorme cantidad de dinero que se requiere para crearlos. Si este enfoque tiene éxito, esto podría convertirse en cosa del pasado.

Sin embargo, la conversión a binario también presenta algunas desventajas potenciales.

La pérdida de información es posible al reducir un vector de punto flotante denso y de alta precisión a una representación binaria dispersa.

Los esquemas de codificación binaria deberían diseñarse cuidadosamente para preservar la mayor cantidad de significado semántico posible.

Los vectores más complejos, como los de modelos de transformadores grandes, pueden ser más difíciles de binarizar sin degradación.

Para tareas de búsqueda y recuperación de similitudes, las representaciones binarias pueden funcionar bien cuando los modelos están entrenados para producir códigos binarios de buena calidad.

La clave es optimizar el modelo para minimizar la pérdida de información, de modo que elementos semánticamente similares aún se asignen a vectores binarios similares.

¿Cómo funcionaría un sistema así?

Un método consiste en entrenar codificadores automáticos para que compriman los densos vectores de coma flotante del LLM en códigos binarios más compactos, preferiblemente en hardware.

La parte codificadora del codificador automático aprendería a asignar los vectores de alta dimensión a códigos binarios de baja dimensión, mientras que el decodificador reconstruye el vector original.

El modelo está optimizado para minimizar el error de reconstrucción, de modo que los códigos binarios retengan la mayor cantidad de información posible.

Una vez entrenado, el codificador se puede utilizar para generar códigos binarios para nuevos vectores.

Los hiperparámetros clave al entrenar el codificador automático incluyen el tamaño del código (número de bits en el código binario) y la función de pérdida.

Los códigos más pequeños son más eficientes pero corren el riesgo de una mayor pérdida de información.

La función de pérdida, como el error cuadrático medio o la similitud del coseno, determina qué aspectos del vector se conservan.

La pérdida de similitud del coseno tiende a mejorar el significado semántico.

Otro enfoque es utilizar técnicas de hash como el hash sensible a la localidad (LSH) para binarizar vectores.

LSH utiliza proyecciones aleatorias para asignar vectores similares a los mismos "cubos" con alta probabilidad.

Las funciones hash se pueden elegir de modo que la distancia de Hamming entre códigos binarios refleje la similitud del coseno de los vectores originales.

En el momento de la consulta, los códigos binarios para los vectores de consulta y de base de datos se pueden comparar mediante cálculos de distancia de Hamming en lugar de similitud de coseno para una recuperación más rápida.

Luego, los candidatos se pueden reclasificar utilizando puntuaciones de cosenos precisas.

Entrenar el modelo de binarización directamente en los vectores del LLM puede ayudar a adaptar la codificación específicamente a ese espacio vectorial.

Sin embargo, el aprendizaje por transferencia también puede funcionar bien, especialmente para modelos grandes como GPT-3, donde entrenar un codificador automático directamente es costoso.

También existen enfoques híbridos posibles en los que ciertos componentes del vector se binarizan mientras que otros permanecen flotantes.

Por ejemplo, parte de la información semántica podría codificarse en binario, mientras que la precisión de la información posicional, como el orden de las palabras, se conserva en flotantes.

El esquema de codificación óptimo probablemente dependa del LLM específico, el caso de uso y el tamaño del conjunto de datos.

Las representaciones binarias son prometedoras para mejorar la búsqueda y recuperación de vectores a gran escala, pero aún se necesita más investigación sobre técnicas de compresión de vectores con pérdida para incrustaciones de modelos de lenguaje complejos.

Es necesario realizar un ajuste y una evaluación cuidadosos de la pérdida de información frente a las ganancias de eficiencia para lograr el equilibrio adecuado.

Optimización de LLM codificados en binario

Lo que estoy pensando es algo parecido a esto:

1. Binary Transformer : diseñe variantes de arquitectura de transformadores especializadas para cálculos binarios como la autoatención binaria. Podría proporcionar aceleraciones de 10 a 100 veces.

   
   

2. Búsqueda de arquitectura neuronal binaria : automatice el diseño de modelos utilizando NAS centrado en bloques de construcción binarios para mayor eficiencia.

   
   

3. Modelado generativo binario : entrene modelos de variables latentes binarias como VAE para comprimir y generar texto.

   
   

4. Aprendizaje por refuerzo binario : aplique RL para aprender políticas binarias para tareas como el resumen de texto.

   
   

5. Programación diferenciable binaria : compile modelos en circuitos binarios para una aceleración de hardware personalizada.

   
   

6. Algoritmos de gráficos binarios : optimice algoritmos clave como PageRank y convoluciones de gráficos para incrustaciones de gráficos binarios.

   
   

7. Regularización adversaria binaria : utilice el entrenamiento adversario para mejorar la solidez del vector binario.

   
   

8. Poda binaria : elimine pesos binarios redundantes para aprovechar la escasez del modelo.

   
   

9. Destilación de cuantificación binaria : destile el conocimiento de modelos más grandes en modelos binarios cuantificados.

   
   

10. Teoría de la codificación binaria : aplique conceptos de la teoría de la información, como la codificación de Huffman, a la compresión de activación.

    
    

11. Incrustaciones binarias : la representación de incrustaciones de palabras y tokens en vectores binarios compactos en lugar de flotantes podría reducir significativamente el uso de memoria y acelerar los cálculos de similitud. (¡Este es tan obvio!)

    
    

12. Activaciones binarias : el uso de valores binarios de bits bajos para activaciones de redes neuronales puede comprimir el tamaño del modelo y permitir matemáticas de enteros más rápidas.

    
    

13. Multiplicación de matrices binarias : los algoritmos especializados para multiplicar matrices binarias pueden optimizar los cuellos de botella computacionales clave.

    
    

14. Hashing binario : el hash sensible a la localidad incorpora elementos similares en códigos binarios para una búsqueda rápida y aproximada del vecino más cercano.

    
    

15. Cuantización de bits bajos : los flotantes se pueden cuantificar a números enteros de bits bajos, como 8 bits, con una pérdida de precisión mínima para una compresión 4x.

    
    

16. Aproveche la escasez : omitir valores cero en vectores binarios dispersos puede evitar cálculos desperdiciados.

    
    

17. Paralelizar operaciones : los cálculos binarios, como las multiplicaciones de matrices, se pueden paralelizar de manera eficiente en múltiples dispositivos.

    
    

18. Parámetros compactos : almacenar parámetros en formato binario reduce el tamaño del modelo.

    
    

19. Hardware binario personalizado : el hardware dedicado optimizado para operaciones binarias puede proporcionar aceleraciones, incluso hasta 10,000x (estimación aproximada que compara la aritmética de coma flotante con la manipulación de bits, especialmente con hardware especializado y procesamiento vectorial dedicado o incluso procesamiento matricial).

Aceleración del rendimiento

Si bien en teoría pueden parecer posibles aceleraciones máximas de 1000x o más en el papel, varios desafíos prácticos de ingeniería limitarían las ganancias obtenidas.

Para el entrenamiento, los cuellos de botella en la comunicación para la sincronización de gradientes durante el entrenamiento paralelo distribuido pueden limitar las aceleraciones.

Si bien las representaciones binarias reducen las necesidades de ancho de banda de comunicación, el rendimiento del cálculo central dependerá de la paralelización entre múltiples dispositivos.

El paralelismo de datos ayuda, pero es posible que se necesiten enfoques de modelos paralelos para aprovechar al máximo miles de dispositivos en paralelo.

Esto introduce una complejidad adicional del software.

El grado de binarización posible también está limitado por consideraciones de precisión.

Ciertos componentes, como los mecanismos de atención, son más difíciles de binarizar completamente sin afectar la calidad del modelo.

Es probable que un enfoque híbrido funcione mejor, combinando operaciones binarias y de punto flotante. Encontrar el equilibrio adecuado para cada modelo es clave

.

El hardware personalizado, como los ASIC, puede acelerar considerablemente las multiplicaciones de matrices binarias y otras operaciones básicas. Pero sacrifican la programabilidad y dificultan la implementación de arquitecturas de modelos mejoradas.

Los FPGA pueden proporcionar más flexibilidad pero un rendimiento máximo más bajo.

La implementación de producción a escala introduce desafíos adicionales de ingeniería de sistemas en torno a la inferencia paralela de baja latencia.

La optimización cuidadosa de las canalizaciones de datos, las estrategias de procesamiento por lotes y el aprovisionamiento de hardware es esencial para maximizar el rendimiento sin picos de latencia.

Entonces, si bien la optimización binaria puede proporcionar mejoras de orden de magnitud, los límites prácticos dependen de la arquitectura del modelo, la combinación de hardware, las compensaciones de casos de uso entre latencia y rendimiento y el esfuerzo de ingeniería.

Se requiere una evaluación matizada para determinar un potencial realista de aceleración para un flujo de trabajo de modelo de lenguaje grande determinado.

¡Pero ésta sigue siendo un área apasionante y prometedora para la investigación continua!

Computación transformadoromórfica

Sí, el término no existe.

Lo acuñé hace un momento.

La inspiración proviene de la Computación Neuromórfica.

La computación neuromórfica tiene como objetivo imitar las redes neuronales biológicas y podría proporcionar beneficios como paralelismo masivo, bajo consumo de energía y rendimiento optimizado para cálculos estilo red neuronal.

Esto lo convierte en un enfoque intrigante de explorar para acelerar grandes modelos de lenguaje que se basan en redes neuronales profundas.

Algunas formas potenciales en que el hardware neuromórfico podría ayudar a optimizar modelos de lenguaje grandes:

• Arquitecturas de redes neuronales de picos personalizadas que pueden ejecutar de manera eficiente modelos basados en transformadores mientras aprovechan el paralelismo neuromórfico y el procesamiento basado en eventos.

  
  

• Nuevos métodos de entrenamiento y algoritmos diseñados para hardware neuromórfico asincrónico y escaso. Esto podría permitir una formación más rápida y eficiente.

  
  

• Chips neuromórficos especializados diseñados para acelerar la multiplicación de matrices, los mecanismos de atención y otras operaciones centrales utilizadas en modelos de lenguaje grandes.

  
  

• Técnicas de aprendizaje en chip para actualizar parámetros y permitir una adaptación continua en sistemas neuromórficos implementados.

  
  

• Aceleradores neuromórficos de baja potencia para la inferencia eficiente de grandes modelos de lenguaje.

  
  

La computación neuromórfica sigue siendo un área de investigación apasionante para la aceleración de la IA de próxima generación.

• Procesamiento paralelo :

  Los sistemas neuromórficos son inherentemente paralelos, al igual que el cerebro.

  
  

• Esto significa que pueden procesar muchas operaciones simultáneamente, a diferencia de las CPU tradicionales que son en gran medida secuenciales.

  
  

• Esto podría conducir a enormes aceleraciones en tareas que son paralelizables, como procesar diferentes partes de un modelo de lenguaje o manejar múltiples solicitudes a la vez.

• Eficiencia Energética :

  Los chips neuromórficos pueden ser mucho más eficientes energéticamente que el hardware tradicional, ya que sólo consumen energía cuando es necesario, similar a las neuronas que sólo se activan cuando se activan.

  
  

• Esta eficiencia podría permitir que modelos más grandes funcionen con menos energía, reduciendo costos y permitiendo operaciones más sustentables.

• Procesamiento de baja latencia :

  Debido a su diseño, los sistemas neuromórficos pueden tener una latencia muy baja, lo que resulta beneficioso para tareas de procesamiento del lenguaje en tiempo real.

  
  

• Esto podría mejorar la capacidad de respuesta de los modelos lingüísticos en aplicaciones como traducción, asistentes de voz y chatbots interactivos.

• Explotación de la escasez :

  Los modelos de lenguaje suelen trabajar con datos escasos, donde la mayoría de los elementos son ceros.

  
  

• El hardware neuromórfico puede aprovechar esta escasez para omitir cálculos innecesarios, lo que genera aceleraciones.

• Esto se debe a que pueden diseñarse para procesar y transmitir únicamente datos distintos de cero, de forma muy similar a cómo las neuronas solo se activan cuando se alcanza un cierto umbral.

• Aprendizaje en chip :

  Los sistemas neuromórficos pueden potencialmente soportar el aprendizaje en chip, lo que significa que pueden adaptarse y optimizarse en tiempo real sin la necesidad de una gran transferencia de datos entre el procesador y la memoria.

  
  

• Esto podría reducir el tiempo y los recursos necesarios para actualizar los modelos de lenguaje.

• Computación analógica :

  Si el hardware neuromórfico utiliza computación analógica para ciertas tareas, podría realizar operaciones más rápido y con menos energía que la computación digital, especialmente para operaciones que no son binarias por naturaleza.

Estimar las aceleraciones es un desafío sin detalles específicos del hardware y del modelo, pero considerando solo las capacidades de procesamiento paralelo, se podría esperar órdenes de magnitud en la mejora del rendimiento para ciertas tareas.

Por ejemplo, si una tarea que antes tomaba horas en una CPU tradicional pudiera paralelizarse en miles de núcleos neuromórficos, podría completarse en minutos o incluso segundos.

¡Las implicaciones son asombrosas!

Uso de GPU y TPU

El uso de GPU y TPU para procesar datos binarios en lugar de datos de punto flotante puede cambiar las reglas del juego en ciertos contextos.

Las GPU y las TPU son procesadores altamente paralelos que son adecuados para manejar grandes bloques de datos y realizar la misma operación en múltiples puntos de datos simultáneamente.

Así es como el uso de GPU/TPU con datos binarios podría resultar particularmente ventajoso:

• Mayor rendimiento : las operaciones binarias son más simples y rápidas que las operaciones de punto flotante. Las GPU, con sus miles de núcleos, podrían realizar operaciones binarias con un rendimiento mucho mayor, lo que podría generar importantes aceleraciones en los tiempos de procesamiento.

  
  

• Requisitos de precisión reducidos : los datos binarios requieren menos precisión en comparación con los datos de punto flotante. Esto significa que el ancho de banda de la memoria y el almacenamiento de la GPU podrían usarse de manera más eficiente, ya que los datos binarios ocupan menos espacio. Esta eficiencia podría permitir que se procesen conjuntos de datos más grandes en paralelo o que se almacenen más datos en los niveles más rápidos de la jerarquía de memoria (como el caché), lo que conduciría a mejoras de rendimiento.

  
  

• Eficiencia energética : las operaciones binarias consumen menos energía que las operaciones de punto flotante. Cuando se ejecuta en GPU, esto podría conducir a un procesamiento más eficiente desde el punto de vista energético, lo cual es crucial para cálculos a gran escala y para entornos donde el consumo de energía es una preocupación.

  
  

• Computación simplificada : la complejidad de los algoritmos podría reducirse cuando se trata de datos binarios. Esta simplificación podría conducir a una optimización e implementación más sencilla de algoritmos en las GPU, lo que podría reducir potencialmente el tiempo de desarrollo y los errores.

  
  

• Potencial para hardware especializado : si todos los datos fueran binarios, podría haber un impulso para que las GPU u otros procesadores se optimicen específicamente para cálculos binarios. Esto podría conducir a hardware especializado que sea incluso más eficiente en el manejo de datos binarios que las GPU actuales.

  
  

• Paralelismo mejorado : los datos binarios podrían generar tiempos de cálculo más uniformes y predecibles, lo cual es ideal para la arquitectura altamente paralela de GPU/TPU. Esto podría mejorar la eficiencia de la utilización de la GPU y reducir la aparición de algunos núcleos inactivos mientras otros siguen funcionando.

En el contexto de grandes modelos de lenguaje y otras aplicaciones de IA, el uso de datos binarios podría tener más matices.

Técnicas como la cuantificación ya apuntan a reducir la precisión de los datos para acelerar el cálculo y reducir el tamaño del modelo, pero esto es una compensación entre rendimiento y precisión.

Si un modelo de lenguaje pudiera ejecutarse eficazmente utilizando datos binarios sin una pérdida significativa de precisión, entonces el uso de GPU podría cambiar las reglas del juego en términos de velocidad y eficiencia.

Conclusión

En conclusión, la exploración del hardware neuromórfico y las GPU en el contexto de la optimización de grandes modelos de lenguaje presenta una visión fascinante del futuro de la eficiencia y el rendimiento computacional.

Las GPU/TPU, que ya son una piedra angular de la informática de alto rendimiento, particularmente en el ámbito del aprendizaje automático y el procesamiento de datos, podrían experimentar un salto transformador en su utilidad si los datos que procesaran fueran binarios.

La simplicidad y velocidad de las operaciones binarias, combinadas con las enormes capacidades de procesamiento paralelo de estos dispositivos, podrían conducir a un rendimiento y una eficiencia energética sin precedentes.

Esto cambiaría las reglas del juego, especialmente en una era en la que el volumen de datos crece continuamente y la necesidad de un procesamiento más rápido y eficiente está siempre presente.

Sin embargo, es crucial reconocer que el cambio a datos binarios implicaría compensaciones, particularmente en la precisión y granularidad de la información que proporcionan los números de punto flotante.

La aplicabilidad en el mundo real de tal cambio dependería de los requisitos específicos de cada aplicación y del grado en que se pueda mantener la precisión.

El potencial del hardware neuromórfico y el uso optimizado de GPU/TPU en el procesamiento de datos binarios es un testimonio del espíritu innovador que impulsa la industria de la ingeniería de software.

Subraya la importancia de la garantía de calidad, la gestión del tiempo y un enfoque centrado en el usuario en el desarrollo de tecnologías que puedan satisfacer las demandas del futuro.

A medida que continuamos superando los límites de lo que es posible, el papel de los ingenieros de software será integral en la configuración de un mundo donde estas estrategias computacionales avanzadas se conviertan en realidad, mejorando las capacidades de los grandes modelos de lenguaje y la gran cantidad de aplicaciones que impulsan.