효율적이고 비용 효율적인 교육, 테스트 및 배포를 위해 1000x LLM 속도를 달성하는 방법

LLM의 이진수 표현

독창적인 연구 아이디어

이진 표현은 특정 경우, 아마도 일반적인 경우에도 부동 소수점 벡터에 비해 더 효율적인 저장 및 계산을 가능하게 할 수 있습니다.

이진 벡터는 0과 1만 저장하면 되므로 메모리가 덜 필요하고 해밍 거리 계산과 같은 특정 연산을 더 빠르게 처리할 수 있습니다.

이는 교육, 테스트, 배포 및 생산 시 매우 큰 벡터 데이터 세트에 유리할 수 있습니다.

현재 LLM 의 가장 큰 문제는 LLM을 만드는 데 막대한 자금이 필요하다는 것입니다. 이 접근 방식이 성공한다면 그것은 과거의 일이 될 수 있습니다.

그러나 바이너리로 변환하면 몇 가지 잠재적인 단점도 있습니다.

밀도가 높고 정밀도가 높은 부동 소수점 벡터를 희박한 이진 표현으로 줄이면 정보 손실이 발생할 수 있습니다.

이진 인코딩 체계는 가능한 한 많은 의미적 의미를 보존하도록 주의 깊게 설계되어야 합니다.

대형 변환기 모델의 벡터와 같은 더 복잡한 벡터는 성능 저하 없이 이진화하기가 더 어려울 수 있습니다.

유사성 검색 및 검색 작업의 경우 모델이 좋은 품질의 이진 코드를 생성하도록 훈련되면 이진 표현이 잘 작동할 수 있습니다.

핵심은 의미상 유사한 항목이 여전히 유사한 이진 벡터에 매핑되도록 모델을 최적화하여 정보 손실을 최소화하는 것입니다.

그러한 시스템은 어떻게 작동할까요?

한 가지 방법은 자동 인코더를 훈련시켜 LLM의 조밀한 부동 소수점 벡터를 가급적이면 하드웨어에서 보다 컴팩트한 이진 코드로 압축하는 것입니다.

오토인코더의 인코더 부분은 고차원 벡터를 저차원 이진 코드로 매핑하는 방법을 학습하는 반면 디코더는 원래 벡터를 재구성합니다.

모델은 재구성 오류를 최소화하도록 최적화되어 있으므로 이진 코드는 가능한 한 많은 정보를 유지합니다.

학습이 완료되면 인코더를 사용하여 새 벡터에 대한 이진 코드를 생성할 수 있습니다.

오토인코더를 훈련할 때 주요 하이퍼파라미터에는 코드 크기(바이너리 코드의 비트 수)와 손실 함수가 포함됩니다.

코드가 작을수록 더 효율적이지만 정보 손실 위험이 더 높습니다.

평균 제곱 오차 또는 코사인 유사성과 같은 손실 함수는 벡터의 어떤 측면이 보존되는지 결정합니다.

코사인 유사성 손실은 의미론적 의미를 향상시키는 경향이 있습니다.

또 다른 접근 방식은 LSH( Locality-sensitive hashing )와 같은 해싱 기술을 사용하여 벡터를 이진화하는 것입니다.

LSH는 무작위 투영을 사용하여 유사한 벡터를 높은 확률로 동일한 "버킷"에 매핑합니다.

해시 함수는 이진 코드 사이의 해밍 거리가 원래 벡터의 코사인 유사성을 반영하도록 선택될 수 있습니다.

쿼리 시 쿼리 및 데이터베이스 벡터에 대한 이진 코드는 더 빠른 검색을 위해 코사인 유사성 대신 해밍 거리 계산을 통해 비교할 수 있습니다.

그런 다음 정확한 코사인 점수를 사용하여 후보자의 순위를 다시 매길 수 있습니다.

LLM의 벡터에서 직접 이진화 모델을 교육하면 인코딩을 해당 벡터 공간에 맞게 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 전이 학습은 특히 자동 인코더를 직접 교육하는 데 비용이 많이 드는 GPT-3와 같은 대규모 모델의 경우에도 잘 작동할 수 있습니다.

특정 벡터 구성 요소가 이진화되고 다른 구성 요소는 부동 소수점으로 유지되는 하이브리드 접근 방식도 가능합니다.

예를 들어, 일부 의미 정보는 이진수로 인코딩될 수 있지만 단어 순서와 같은 위치 정보의 정밀도는 부동 소수점으로 유지됩니다.

최적의 인코딩 방식은 특정 LLM, 사용 사례 및 데이터세트 크기에 따라 달라질 수 있습니다.

이진 표현은 대규모 벡터 검색 및 검색을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여 주지만 복잡한 언어 모델 임베딩을 위한 손실 벡터 압축 기술에 대한 더 많은 연구가 여전히 필요합니다.

올바른 균형을 유지하려면 정보 손실과 효율성 향상을 신중하게 조정하고 평가해야 합니다.

바이너리로 인코딩된 LLM 최적화

내가 생각하는 것은 다음과 같습니다.

1. 바이너리 변환기(Binary Transformer) - 바이너리 self-attention과 같은 바이너리 계산에 특화된 변환기 아키텍처 변형을 설계합니다. 10~100배의 속도 향상을 제공할 수 있습니다.

   
   

2. 바이너리 신경망 아키텍처 검색 - 효율성을 위해 바이너리 빌딩 블록에 초점을 맞춘 NAS를 사용하여 모델 설계를 자동화합니다.

   
   

3. 이진 생성 모델링 - VAE와 같은 이진 잠재 변수 모델을 훈련하여 텍스트를 압축하고 생성합니다.

   
   

4. 이진 강화 학습 - RL을 적용하여 텍스트 요약과 같은 작업에 대한 이진 정책을 학습합니다.

   
   

5. 이진 미분 가능 프로그래밍 - 맞춤형 하드웨어 가속을 위해 모델을 이진 회로로 컴파일합니다.

   
   

6. 바이너리 그래프 알고리즘 - PageRank와 같은 주요 알고리즘과 바이너리 그래프 임베딩을 위한 그래프 컨볼루션을 최적화합니다.

   
   

7. 이진 적대적 정규화 - 적대적 훈련을 사용하여 이진 벡터 견고성을 향상시킵니다.

   
   

8. 이진 가지치기(Binary Pruning) - 중복된 이진 가중치를 제거하여 모델 희소성을 활용합니다.

   
   

9. 이진 양자화 증류 - 더 큰 모델의 지식을 양자화된 이진 모델로 증류합니다.

   
   

10. 이진 코딩 이론 - 허프만 코딩과 같은 정보 이론 개념을 활성화 압축에 적용합니다.

    
    

11. 이진 임베딩 - 부동 소수점 대신 컴팩트 이진 벡터로 단어 및 토큰 임베딩을 표현하면 메모리 공간을 크게 줄이고 유사성 계산 속도를 높일 수 있습니다. (이건 너무 뻔해!)

    
    

12. 이진 활성화 - 신경망 활성화에 낮은 비트 이진 값을 사용하면 모델 크기를 압축하고 더 빠른 정수 계산이 가능해집니다.

    
    

13. 이진 행렬 곱셈 - 이진 행렬을 곱하는 특수 알고리즘은 주요 계산 병목 현상을 최적화할 수 있습니다.

    
    

14. 이진 해싱 - 지역 구분 해싱은 가장 가까운 이웃을 신속하게 대략적으로 검색하기 위해 이진 코드에 유사한 항목을 포함합니다.

    
    

15. 낮은 비트 양자화 - 부동 소수점은 4배 압축에 대한 정확도 손실을 최소화하면서 8비트와 같은 낮은 비트 정수로 양자화될 수 있습니다.

    
    

16. 희소성 활용 - 희소 이진 벡터에서 0 값을 건너뛰면 계산 낭비를 피할 수 있습니다.

    
    

17. 작업 병렬화 - 행렬 곱셈과 같은 이진 계산을 여러 장치에서 효율적으로 병렬화할 수 있습니다.

    
    

18. 컴팩트 매개변수 - 매개변수를 이진 형식으로 저장하면 모델 크기가 줄어듭니다.

    
    

19. 맞춤형 바이너리 하드웨어 - 바이너리 연산에 최적화된 전용 하드웨어는 특히 특수 하드웨어 및 전용 벡터 처리 또는 심지어 행렬 처리를 통해 부동 소수점 연산과 비트 조작을 비교한 대략적인 추정치인 10,000배까지의 속도 향상을 제공할 수 있습니다.

성능 향상

이론적으로 1000배 이상의 속도 향상이 가능해 보일 수 있지만 몇 가지 실제적인 엔지니어링 문제로 인해 실현된 이득이 제한될 수 있습니다.

훈련의 경우 분산 병렬 훈련 중 경사 동기화에 대한 통신 병목 현상으로 인해 속도 향상이 제한될 수 있습니다.

이진 표현은 통신 대역폭 요구를 줄이는 반면, 핵심 계산 처리량은 여러 장치 간의 병렬화에 따라 달라집니다.

데이터 병렬 처리가 도움이 되지만, 수천 개의 장치를 병렬로 완전히 활용하려면 모델 병렬 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

이로 인해 소프트웨어가 더욱 복잡해졌습니다.

가능한 이진화 정도는 정확성을 고려하여 제한됩니다.

주의 메커니즘과 같은 특정 구성 요소는 모델 품질에 영향을 주지 않고 완전히 이진화하기가 더 어렵습니다.

바이너리 및 부동 소수점 연산을 결합하는 하이브리드 접근 방식이 더 잘 작동할 수 있습니다. 각 모델에 적합한 균형을 찾는 것이 중요합니다.

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ASIC과 같은 맞춤형 하드웨어는 이진 행렬 곱셈 및 기타 기본 연산을 상당히 가속화할 수 있습니다. 그러나 프로그래밍 가능성을 희생하고 향상된 모델 아키텍처를 배포하기가 더 어려워집니다.

FPGA는 더 많은 유연성을 제공하지만 최대 처리량은 더 낮을 수 있습니다.

대규모 프로덕션 배포에는 지연 시간이 짧은 병렬 추론과 관련된 추가적인 시스템 엔지니어링 문제가 발생합니다.

지연 시간 급증 없이 처리량을 최대화하려면 데이터 파이프라인, 일괄 처리 전략, 하드웨어 프로비저닝을 신중하게 최적화하는 것이 필수적입니다.

따라서 바이너리 최적화는 엄청난 수준의 개선을 제공할 수 있지만 실제 제한은 모델 아키텍처, 하드웨어 혼합, 대기 시간과 처리량 간의 사용 사례 균형, 엔지니어링 노력에 따라 달라집니다.

주어진 대규모 언어 모델 워크플로우에 대한 현실적인 속도 향상 가능성을 결정하려면 미묘한 평가가 필요합니다.

하지만 이는 계속해서 연구할 수 있는 흥미롭고 유망한 분야로 남아 있습니다!

변형 컴퓨팅

예, 해당 용어가 존재하지 않습니다.

지금 막 만들어낸 거예요.

영감은 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)에서 나옵니다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 신경망을 모방하는 것을 목표로 하며 잠재적으로 대규모 병렬성, 저전력 소비 및 신경망 스타일 계산에 최적화된 성능과 같은 이점을 제공할 수 있습니다.

이는 심층 신경망을 기반으로 하는 대규모 언어 모델을 가속화하기 위한 흥미로운 접근 방식입니다.

뉴로모픽 하드웨어가 대규모 언어 모델을 최적화하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 잠재적인 방법은 다음과 같습니다.

• 뉴로모픽 병렬성과 이벤트 기반 처리를 활용하면서 변환기 기반 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 맞춤형 스파이크 신경망 아키텍처입니다.

  
  

• 희박한 비동기 뉴로모픽 하드웨어에 맞춰진 새로운 훈련 방법 및 알고리즘입니다. 이를 통해 보다 빠르고 효율적인 교육이 가능해졌습니다.

  
  

• 대규모 언어 모델에 사용되는 행렬 곱셈, 주의 메커니즘 및 기타 핵심 작업을 가속화하도록 설계된 특수 뉴로모픽 칩입니다.

  
  

• 매개변수를 업데이트하고 배포된 뉴로모픽 시스템에 대한 지속적인 적응을 가능하게 하는 온칩 학습 기술입니다.

  
  

• 대규모 언어 모델의 효율적인 추론을 위한 저전력 뉴로모픽 가속기입니다.

  
  

뉴로모픽 컴퓨팅은 차세대 AI 가속화를 위한 흥미로운 연구 영역으로 남아 있습니다.

• 병렬 처리 :

  뉴로모픽 시스템은 뇌와 마찬가지로 본질적으로 평행합니다.

  
  

• 이는 주로 순차적인 기존 CPU와 달리 많은 작업을 동시에 처리할 수 있음을 의미합니다.

  
  

• 이는 언어 모델의 여러 부분을 처리하거나 여러 요청을 동시에 처리하는 등 병렬화 가능한 작업의 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 에너지 효율성 :

  뉴로모픽 칩은 활성화될 때만 활성화되는 뉴런과 유사하게 필요할 때만 전력을 소비하므로 기존 하드웨어보다 훨씬 더 에너지 효율적일 수 있습니다.

  
  

• 이러한 효율성을 통해 더 큰 모델을 더 적은 전력으로 실행할 수 있어 비용이 절감되고 보다 지속 가능한 운영이 가능해집니다.

• 저지연 처리 :

  뉴로모픽 시스템은 설계상 대기 시간이 매우 낮아 실시간 언어 처리 작업에 유용합니다.

  
  

• 이를 통해 번역, 음성 도우미, 대화형 챗봇과 같은 애플리케이션에서 언어 모델의 응답성을 향상시킬 수 있습니다.

• 희소성 활용 :

  언어 모델은 대부분의 요소가 0인 희소 데이터를 처리하는 경우가 많습니다.

  
  

• 뉴로모픽 하드웨어는 이러한 희소성을 활용하여 불필요한 계산을 건너뛰고 속도를 높일 수 있습니다.

• 이는 뉴런이 특정 임계값에 도달한 경우에만 활성화되는 것과 마찬가지로 0이 아닌 데이터만 처리하고 전송하도록 설계할 수 있기 때문입니다.

• 온칩 학습 :

  Neuromorphic 시스템은 잠재적으로 온칩 학습을 지원할 수 있습니다. 즉, 프로세서와 메모리 간에 광범위한 데이터 전송이 필요 없이 실시간으로 적응하고 최적화할 수 있습니다.

  
  

• 이를 통해 언어 모델을 업데이트하는 데 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다.

• 아날로그 계산 :

  뉴로모픽 하드웨어가 특정 작업에 아날로그 계산을 사용하는 경우, 특히 본질적으로 이진이 아닌 작업의 경우 디지털 계산보다 더 빠르고 적은 에너지로 작업을 수행할 수 있습니다.

특정 하드웨어 및 모델 세부 정보 없이 속도 향상을 예측하는 것은 어렵지만 병렬 처리 기능만 고려하면 특정 작업에 대한 성능 향상이 크게 향상될 것으로 기대할 수 있습니다.

예를 들어, 이전에 기존 CPU에서 몇 시간이 걸렸던 작업을 수천 개의 뉴로모픽 코어에서 병렬화할 수 있다면 몇 분 또는 몇 초 만에 완료될 수 있습니다.

그 의미는 엄청납니다!

GPU 및 TPU 사용량

부동 소수점 데이터 대신 바이너리 데이터를 처리하기 위해 GPU와 TPU를 사용하는 것은 실제로 특정 상황에서 게임 체인저가 될 수 있습니다.

GPU와 TPU는 대규모 데이터 블록을 처리하고 여러 데이터 포인트에서 동일한 작업을 동시에 수행하는 데 매우 적합한 고도의 병렬 프로세서입니다.

바이너리 데이터와 함께 GPU/TPU를 사용하는 것이 특히 유리할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 처리량 증가 : 이진 연산은 부동 소수점 연산보다 더 간단하고 빠릅니다. 수천 개의 코어를 갖춘 GPU는 훨씬 더 높은 처리량으로 이진 작업을 수행할 수 있어 잠재적으로 처리 시간이 크게 향상될 수 있습니다.

  
  

• 감소된 정밀도 요구 사항 : 이진 데이터는 부동 소수점 데이터에 비해 정밀도가 낮습니다. 이는 바이너리 데이터가 더 적은 공간을 차지하므로 GPU의 메모리 대역폭과 스토리지를 더 효율적으로 사용할 수 있음을 의미합니다. 이러한 효율성을 통해 더 큰 데이터 세트를 병렬로 처리하거나 더 많은 데이터를 더 빠른 수준의 메모리 계층(예: 캐시)에 저장할 수 있어 성능이 향상될 수 있습니다.

  
  

• 에너지 효율성 : 이진 연산은 부동 소수점 연산보다 전력을 덜 소비합니다. GPU에서 실행할 때 이는 보다 에너지 효율적인 처리로 이어질 수 있으며, 이는 대규모 계산과 전력 소비가 문제가 되는 환경에 매우 중요합니다.

  
  

• 단순화된 계산 : 이진 데이터를 처리할 때 알고리즘의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 이러한 단순화를 통해 GPU에서 알고리즘을 더 쉽게 최적화하고 구현하여 잠재적으로 개발 시간과 오류를 줄일 수 있습니다.

  
  

• 특수 하드웨어의 가능성 : 모든 데이터가 바이너리인 경우 GPU 또는 기타 프로세서가 바이너리 계산을 위해 특별히 최적화되도록 요구할 수 있습니다. 이는 현재 GPU보다 바이너리 데이터를 처리하는 데 훨씬 더 효율적인 특수 하드웨어로 이어질 수 있습니다.

  
  

• 향상된 병렬성 : 이진 데이터는 보다 균일하고 예측 가능한 계산 시간을 제공할 수 있으며 이는 GPU/TPU의 고도로 병렬 아키텍처에 이상적입니다. 이를 통해 GPU 활용 효율성이 향상되고 다른 코어가 계속 작동하는 동안 일부 코어가 유휴 상태가 되는 현상이 줄어들 수 있습니다.

대규모 언어 모델 및 기타 AI 애플리케이션의 맥락에서 이진 데이터의 사용은 더 미묘할 수 있습니다.

양자화와 같은 기술은 이미 데이터의 정밀도를 줄여 계산 속도를 높이고 모델 크기를 줄이는 것을 목표로 하고 있지만 이는 성능과 정확성 사이의 균형입니다.

정확도의 큰 손실 없이 이진 데이터를 사용하여 언어 모델을 효과적으로 실행할 수 있다면 GPU를 사용하는 것은 실제로 속도와 효율성 측면에서 게임 체인저가 될 수 있습니다.

결론

결론적으로, 대규모 언어 모델을 최적화하는 맥락에서 뉴로모픽 하드웨어와 GPU를 탐색하는 것은 계산 효율성과 성능의 미래에 대한 흥미로운 일견을 제시합니다.

특히 기계 학습 및 데이터 처리 영역에서 이미 고성능 컴퓨팅의 초석이 되고 있는 GPU/TPU는 처리하는 데이터가 바이너리인 경우 활용도 면에서 혁신적인 도약을 볼 수 있습니다.

이진 작업의 단순성과 속도는 이러한 장치의 대규모 병렬 처리 기능과 결합되어 전례 없는 처리량과 에너지 효율성을 가져올 수 있습니다.

이는 특히 데이터 양이 지속적으로 증가하고 더 빠르고 효율적인 처리에 대한 요구가 항상 존재하는 시대에 획기적인 변화가 될 것입니다.

그러나 이진 데이터로의 전환에는 특히 부동 소수점 숫자가 제공하는 정보의 정밀도와 세분성에서 절충이 수반된다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.

이러한 변화의 실제 적용 가능성은 각 응용 분야의 특정 요구 사항과 정확성을 유지할 수 있는 정도에 따라 달라집니다.

바이너리 데이터 처리에서 뉴로모픽 하드웨어와 최적화된 GPU/TPU 사용의 잠재력은 소프트웨어 엔지니어링 산업을 주도하는 혁신 정신의 증거입니다.

이는 미래의 요구 사항을 충족할 수 있는 기술 개발에 있어 품질 보증, 시간 관리, 사용자 중심 접근 방식의 중요성을 강조합니다.

우리가 계속해서 가능성의 경계를 넓혀감에 따라 이러한 고급 컴퓨팅 전략이 현실이 되는 세상을 형성하고 대규모 언어 모델의 기능과 이를 통해 지원되는 수많은 애플리케이션을 향상시키는 데 소프트웨어 엔지니어의 역할이 핵심이 될 것입니다.