Comment atteindre une vitesse LLM 1 000 fois supérieure pour une formation, des tests et un déploiement efficaces et rentables

Toutes les images créées par Bing Image Creator. Représentation des nombres binaires dans les LLM Une idée de recherche originale Les représentations binaires peuvent permettre un stockage et des calculs plus efficaces par rapport aux vecteurs à virgule flottante dans certains cas, peut-être même dans le cas général. Étant donné que les vecteurs binaires n'ont besoin de stocker que des 0 et des 1, ils nécessitent moins de mémoire et permettent un traitement plus rapide de certaines opérations comme les calculs . de distance de Hamming Cela pourrait être avantageux pour les très grands ensembles de données vectorielles lors de la formation, des tests, du déploiement et de la production. Le problème numéro un des à l’heure actuelle est l’énorme somme d’argent nécessaire pour les créer. LLM Si cette approche réussit, cela pourrait devenir une chose du passé. Cependant, la conversion en binaire présente également certains inconvénients potentiels. La perte d'informations est possible lors de la réduction d'un vecteur à virgule flottante dense et de haute précision en une représentation binaire clairsemée. Les schémas de codage binaire devraient être soigneusement conçus pour préserver autant de signification sémantique que possible. Les vecteurs plus complexes comme ceux des grands modèles de transformateurs peuvent être plus difficiles à binariser sans dégradation. Pour les tâches de recherche et de récupération de similarités, les représentations binaires peuvent bien fonctionner lorsque les modèles sont entraînés à produire des codes binaires de bonne qualité. La clé est d'optimiser le modèle pour minimiser la perte d'informations afin que les éléments sémantiquement similaires correspondent toujours à des vecteurs binaires similaires. Il s’agit d’un domaine de recherche actif. Comment un tel système fonctionnerait-il ? Une méthode consiste à entraîner des auto-encodeurs pour compresser les vecteurs denses à virgule flottante du LLM en codes binaires plus compacts, de préférence matériels. La partie codeur de l'auto-encodeur apprendrait à mapper les vecteurs de grande dimension sur des codes binaires de faible dimension, tandis que le décodeur reconstruirait le vecteur d'origine. Le modèle est optimisé pour minimiser les erreurs de reconstruction, de sorte que les codes binaires conservent autant d'informations que possible. Une fois formé, l'encodeur peut être utilisé pour générer des codes binaires pour de nouveaux vecteurs. Les hyperparamètres clés lors de la formation de l'auto-encodeur incluent la taille du code (nombre de bits dans le code binaire) et la fonction de perte. Les codes plus petits sont plus efficaces mais risquent une perte d’informations plus importante. La fonction de perte, telle que l'erreur quadratique moyenne ou la similarité cosinus, détermine quels aspects du vecteur sont préservés. La perte tend à améliorer la signification sémantique. de similarité cosinus Une autre approche consiste à utiliser des techniques de hachage telles que (LSH) pour binariser les vecteurs. le hachage sensible à la localité LSH utilise des projections aléatoires pour mapper des vecteurs similaires aux mêmes « seaux » avec une probabilité élevée. Les fonctions de hachage peuvent être choisies de manière à ce que la distance de Hamming entre les codes binaires reflète la similarité cosinusoïdale des vecteurs d'origine. Au moment de la requête, les codes binaires des vecteurs de requête et de base de données peuvent être comparés via des calculs de distance de Hamming au lieu de la similarité cosinus pour une récupération plus rapide. Les candidats peuvent ensuite être reclassés en utilisant des scores cosinus précis. Entraîner le modèle de binarisation directement sur les vecteurs du LLM peut aider à adapter le codage spécifiquement à cet espace vectoriel. Cependant, l'apprentissage par transfert peut également bien fonctionner, en particulier pour les grands modèles comme GPT-3, où la formation directe d'un auto-encodeur coûte cher. Il existe également des approches hybrides possibles dans lesquelles certaines composantes vectorielles sont binarisées tandis que d'autres restent sous forme de flotteurs. Par exemple, certaines informations sémantiques pourraient être codées en binaire tandis que la précision des informations de position telles que l'ordre des mots est conservée dans des flottants. Le schéma de codage optimal dépend probablement du LLM spécifique, du cas d'utilisation et de la taille de l'ensemble de données. Les représentations binaires sont prometteuses pour améliorer la recherche et la récupération de vecteurs à grande échelle, mais des recherches supplémentaires sont encore nécessaires sur les techniques de compression vectorielle avec perte pour les intégrations de modèles de langage complexes. Un réglage et une évaluation minutieux de la perte d’informations par rapport aux gains d’efficacité sont nécessaires pour trouver le bon équilibre. Optimisation des LLM codés en binaire Ce à quoi je pense, c'est quelque chose du genre : - Concevez des variantes d'architecture de transformateur spécialisées pour les calculs binaires comme l'auto-attention binaire. Pourrait fournir des accélérations de 10 à 100x. Transformateur binaire : automatisez la conception de modèles à l'aide d'un NAS axé sur les éléments de base binaires pour plus d'efficacité. Recherche d'architecture neuronale binaire – Entraînez des modèles de variables latentes binaires comme les VAE pour compresser et générer du texte. Modélisation générative binaire - Appliquez RL pour apprendre les politiques binaires pour des tâches telles que le résumé de texte. Apprentissage par renforcement binaire - Compilez des modèles en circuits binaires pour une accélération matérielle personnalisée. Programmation binaire différentiable - Optimisez les algorithmes clés tels que le PageRank et les convolutions de graphiques pour les intégrations de graphiques binaires. Algorithmes de graphiques binaires - Utilisez la formation contradictoire pour améliorer la robustesse des vecteurs binaires. Régularisation contradictoire binaire : supprimez les poids binaires redondants pour exploiter la rareté du modèle. Élagage binaire - Distiller les connaissances de modèles plus grands en modèles binaires quantifiés. Distillation par quantification binaire - Appliquez les concepts de la théorie de l'information tels que le codage de Huffman à la compression d'activation. Théorie du codage binaire - Intégrations binaires La représentation des intégrations de mots et de jetons dans des vecteurs binaires compacts au lieu de flottants pourrait réduire considérablement l'empreinte mémoire et accélérer les calculs de similarité. (Celui-ci est tellement évident !) : l'utilisation de valeurs binaires de faible taille pour les activations de réseaux neuronaux peut compresser la taille du modèle et permettre des calculs d'entiers plus rapides. Activations binaires - Des algorithmes spécialisés pour multiplier des matrices binaires peuvent optimiser les principaux goulots d'étranglement informatiques. Multiplication de matrice binaire - Le hachage sensible à la localité intègre des éléments similaires dans des codes binaires pour une recherche rapide du voisin le plus proche. Hachage binaire : les flottants peuvent être quantifiés en nombres entiers de faible valeur tels que 8 bits avec une perte de précision minimale pour une compression 4x. Quantification des bits faibles – Ignorer les valeurs nulles dans les vecteurs binaires clairsemés peut éviter des calculs inutiles. Exploiter la parcimonie : les calculs binaires tels que les multiplications matricielles peuvent être efficacement parallélisés sur plusieurs appareils. Paralléliser les opérations - Le stockage des paramètres au format binaire réduit la taille du modèle. Paramètres compacts - Un matériel dédié optimisé pour les opérations binaires peut fournir des accélérations, même jusqu'à 10 000x (estimation approximative comparant l'arithmétique en virgule flottante à la manipulation de bits, en particulier avec du matériel spécialisé et un traitement vectoriel dédié ou même un traitement matriciel. Matériel binaire personnalisé Accélération des performances Même si des accélérations théoriques de pointe de 1 000 ou plus peuvent sembler possibles sur le papier, plusieurs défis techniques pratiques limiteraient les gains réalisés. Pour la formation, les goulots d'étranglement de communication pour la synchronisation des gradients lors de la formation parallèle distribuée peuvent limiter les accélérations. Même si les représentations binaires réduisent les besoins en bande passante de communication, le débit de calcul de base dépendra de la parallélisation sur plusieurs appareils. Le parallélisme des données est utile, mais des approches modélisées parallèles peuvent être nécessaires pour exploiter pleinement des milliers d'appareils en parallèle. Cela introduit une complexité logicielle supplémentaire. Le degré de binarisation possible est également limité par des considérations de précision. Certains composants comme les mécanismes d'attention sont plus difficiles à binariser entièrement sans affecter la qualité du modèle. Une approche hybride fonctionne probablement mieux, combinant des opérations binaires et à virgule flottante. Trouver le bon équilibre pour chaque modèle est essentiel . Le matériel personnalisé comme les ASIC peut accélérer considérablement les multiplications de matrice binaire et d’autres opérations de base. Mais ils sacrifient la programmabilité et rendent plus difficile le déploiement d’architectures de modèles améliorées. Les FPGA peuvent offrir plus de flexibilité mais un débit de pointe inférieur. Le déploiement en production à grande échelle introduit des défis supplémentaires en matière d’ingénierie système autour de l’inférence parallèle à faible latence. Une optimisation minutieuse des pipelines de données, des stratégies de traitement par lots et de l'approvisionnement matériel est essentielle pour maximiser le débit sans pics de latence. Ainsi, même si l'optimisation binaire peut apporter des améliorations d'un ordre de grandeur, les limites pratiques dépendent de l'architecture du modèle, de la combinaison matérielle, des compromis entre la latence et le débit dans les cas d'utilisation, ainsi que des efforts d'ingénierie. Une évaluation nuancée est nécessaire pour déterminer un potentiel d’accélération réaliste pour un flux de travail de modèle de langage étendu donné. Mais cela reste un domaine passionnant et prometteur pour la poursuite des recherches ! Informatique transformateuromorphe Oui, le terme n'existe pas. Je l'ai inventé tout à l'heure. L'inspiration vient du calcul neuromorphique. L'informatique neuromorphique vise à imiter biologiques et pourrait potentiellement offrir des avantages tels qu'un parallélisme massif, une faible consommation d'énergie et des performances optimisées pour les calculs de type réseau de neurones. les réseaux de neurones Cela en fait une approche intéressante à explorer pour accélérer de grands modèles de langage basés sur des réseaux de neurones profonds. Quelques moyens potentiels par lesquels le matériel neuromorphique pourrait aider à optimiser les grands modèles de langage : Architectures de réseaux neuronaux personnalisées capables d'exécuter efficacement des modèles basés sur des transformateurs tout en tirant parti du parallélisme neuromorphique et du traitement piloté par les événements. Nouvelles méthodes et algorithmes de formation adaptés au matériel neuromorphique clairsemé et asynchrone. Cela pourrait permettre une formation plus rapide et plus efficace. Puces neuromorphiques spécialisées conçues pour accélérer la multiplication matricielle, les mécanismes d'attention et d'autres opérations de base utilisées dans les grands modèles de langage. Techniques d'apprentissage sur puce pour mettre à jour les paramètres et permettre une adaptation continue sur les systèmes neuromorphiques déployés. Accélérateurs neuromorphiques de faible puissance pour une inférence efficace de grands modèles de langage. L’informatique neuromorphique reste un domaine de recherche passionnant pour l’accélération de l’IA de nouvelle génération. : Traitement parallèle Les systèmes neuromorphiques sont intrinsèquement parallèles, tout comme le cerveau. Cela signifie qu’ils peuvent traiter de nombreuses opérations simultanément, contrairement aux processeurs traditionnels qui sont largement séquentiels. Cela pourrait entraîner une accélération considérable des tâches parallélisables, telles que le traitement de différentes parties d'un modèle de langage ou la gestion de plusieurs requêtes à la fois. : Efficacité énergétique Les puces neuromorphiques peuvent être beaucoup plus économes en énergie que le matériel traditionnel, car elles ne consomment de l'énergie qu'en cas de besoin, à l'instar des neurones qui ne se déclenchent que lorsqu'ils sont activés. Cette efficacité pourrait permettre de faire fonctionner des modèles plus grands avec moins d’énergie, réduisant ainsi les coûts et permettant des opérations plus durables. : Traitement à faible latence En raison de leur conception, les systèmes neuromorphiques peuvent avoir une latence très faible, ce qui est bénéfique pour les tâches de traitement du langage en temps réel. Cela pourrait améliorer la réactivité des modèles linguistiques dans des applications telles que la traduction, les assistants vocaux et les chatbots interactifs. : Exploitation de la parcimonie Les modèles de langage traitent souvent des données clairsemées, où la plupart des éléments sont des zéros. Le matériel neuromorphique peut exploiter cette rareté pour éviter les calculs inutiles, entraînant ainsi des accélérations. En effet, ils peuvent être conçus pour traiter et transmettre uniquement des données non nulles, un peu comme la façon dont les neurones ne se déclenchent que lorsqu'un certain seuil est atteint. : Apprentissage sur puce Les systèmes neuromorphiques peuvent potentiellement prendre en charge l'apprentissage sur puce, ce qui signifie qu'ils peuvent s'adapter et s'optimiser en temps réel sans avoir besoin d'un transfert de données étendu entre le processeur et la mémoire. Cela pourrait réduire le temps et les ressources nécessaires à la mise à jour des modèles linguistiques. : Calcul analogique Si le matériel neuromorphique utilise le calcul analogique pour certaines tâches, il pourrait effectuer des opérations plus rapidement et avec moins d'énergie que le calcul numérique, en particulier pour les opérations qui ne sont pas binaires par nature. L'estimation des accélérations est difficile sans détails spécifiques sur le matériel et le modèle, mais en considérant uniquement les capacités de traitement parallèle, on pourrait s'attendre à des ordres de grandeur d'amélioration des performances pour certaines tâches. Par exemple, si une tâche qui prenait auparavant des heures sur un processeur traditionnel pouvait être parallélisée sur des milliers de cœurs neuromorphiques, elle pourrait être réalisée en quelques minutes, voire quelques secondes. Les implications sont stupéfiantes ! Utilisation du GPU et du TPU L’utilisation de GPU et de TPU pour traiter des données binaires au lieu de données à virgule flottante peut en effet changer la donne dans certains contextes. Les GPU et les TPU sont des processeurs hautement parallèles, parfaitement adaptés à la gestion de gros blocs de données et à l'exécution simultanée de la même opération sur plusieurs points de données. Voici en quoi l’utilisation de GPU/TPU avec des données binaires pourrait être particulièrement avantageuse : : les opérations binaires sont plus simples et plus rapides que les opérations à virgule flottante. Les GPU, avec leurs milliers de cœurs, pourraient effectuer des opérations binaires à un débit beaucoup plus élevé, ce qui pourrait potentiellement accélérer considérablement les temps de traitement. Débit accru : les données binaires nécessitent moins de précision que les données à virgule flottante. Cela signifie que la bande passante mémoire et le stockage du GPU pourraient être utilisés plus efficacement, car les données binaires occupent moins d'espace. Cette efficacité pourrait permettre de traiter en parallèle des ensembles de données plus volumineux ou de stocker davantage de données dans les niveaux les plus rapides de la hiérarchie de la mémoire (comme le cache), ce qui entraînerait des améliorations des performances. Exigences de précision réduites : les opérations binaires consomment moins d'énergie que les opérations à virgule flottante. Lorsqu'il est exécuté sur des GPU, cela pourrait conduire à un traitement plus économe en énergie, ce qui est crucial pour les calculs à grande échelle et pour les environnements où la consommation d'énergie est un problème. Efficacité énergétique : la complexité des algorithmes pourrait être réduite lorsqu'il s'agit de données binaires. Cette simplification pourrait conduire à une optimisation et à une mise en œuvre plus faciles des algorithmes sur les GPU, réduisant potentiellement le temps de développement et les erreurs. Calcul simplifié : si toutes les données étaient binaires, les GPU ou autres processeurs pourraient être optimisés spécifiquement pour les calculs binaires. Cela pourrait conduire à un matériel spécialisé encore plus efficace dans la gestion des données binaires que les GPU actuels. Potentiel de matériel spécialisé : les données binaires pourraient conduire à des temps de calcul plus uniformes et prévisibles, ce qui est idéal pour l'architecture hautement parallèle des GPU/TPU. Cela pourrait améliorer l’efficacité de l’utilisation du GPU et réduire le risque que certains cœurs soient inactifs alors que d’autres fonctionnent toujours. Parallélisme amélioré Dans le contexte de grands modèles de langage et d’autres applications d’IA, l’utilisation de données binaires pourrait être plus nuancée. Des techniques telles que la quantification visent déjà à réduire la précision des données pour accélérer le calcul et réduire la taille du modèle, mais il s'agit d'un compromis entre performances et précision. Si un modèle de langage pouvait être exécuté efficacement à l’aide de données binaires sans perte significative de précision, alors l’utilisation de GPU pourrait effectivement changer la donne en termes de vitesse et d’efficacité. Conclusion En conclusion, l’exploration du matériel neuromorphique et des GPU dans le contexte de l’optimisation de grands modèles de langage présente un aperçu fascinant de l’avenir de l’efficacité et des performances informatiques. Les GPU/TPU, qui constituent déjà la pierre angulaire du calcul haute performance, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement des données, pourraient connaître un bond transformateur dans leur utilité si les données qu'ils traitaient étaient binaires. La simplicité et la rapidité des opérations binaires, combinées aux énormes capacités de traitement parallèle de ces dispositifs, pourraient conduire à un débit et une efficacité énergétique sans précédent. Cela changerait la donne, en particulier à une époque où le volume de données ne cesse de croître et où le besoin d’un traitement plus rapide et plus efficace est toujours présent. Cependant, il est crucial de reconnaître que le passage aux données binaires impliquerait des compromis, notamment en termes de précision et de granularité des informations fournies par les nombres à virgule flottante. L’applicabilité réelle d’un tel changement dépendrait des exigences spécifiques de chaque application et de la mesure dans laquelle la précision peut être maintenue. Le potentiel du matériel neuromorphique et de l’utilisation optimisée des GPU/TPU dans le traitement des données binaires témoigne de l’esprit d’innovation qui anime l’industrie du génie logiciel. Il souligne l'importance de l'assurance qualité, de la gestion du temps et d'une approche centrée sur l'utilisateur dans le développement de technologies capables de répondre aux exigences de l'avenir. Alors que nous continuons à repousser les limites du possible, le rôle des ingénieurs logiciels jouera un rôle essentiel dans la création d'un monde dans lequel ces stratégies informatiques avancées deviendront une réalité, améliorant les capacités des grands modèles de langage et la myriade d'applications qu'ils alimentent. Toutes les images créées par Bing Image Creator.