Como alcançar velocidade LLM 1000x para treinamento, testes e implantação eficientes e econômicos

Representação de números binários em LLMs

Uma ideia original de pesquisa

As representações binárias podem permitir armazenamento e cálculos mais eficientes em comparação com vetores de ponto flutuante em certos casos, talvez até no caso geral.

Como os vetores binários só precisam armazenar 0s e 1s, eles requerem menos memória e permitem o processamento mais rápido de certas operações, como cálculos de distância de Hamming .

Isso pode ser vantajoso para conjuntos de dados vetoriais muito grandes em treinamento, teste, implantação e produção.

O problema número um com os LLMs atualmente é a enorme quantidade de dinheiro necessária para criá-los. Se esta abordagem for bem sucedida, isso poderá tornar-se uma coisa do passado.

No entanto, a conversão para binário também traz algumas desvantagens potenciais.

A perda de informações é possível ao reduzir um vetor de ponto flutuante denso e de alta precisão a uma representação binária esparsa.

Os esquemas de codificação binária precisariam ser cuidadosamente projetados para preservar o máximo de significado semântico possível.

Vetores mais complexos, como aqueles de modelos de grandes transformadores, podem ser mais difíceis de binarizar sem degradação.

Para tarefas de busca e recuperação de similaridade, as representações binárias podem funcionar bem quando os modelos são treinados para produzir códigos binários de boa qualidade.

A chave é otimizar o modelo para minimizar a perda de informações, de modo que itens semanticamente semelhantes ainda sejam mapeados para vetores binários semelhantes.

Como funcionaria esse sistema?

Um método é treinar autoencoders para compactar os vetores densos de ponto flutuante do LLM em códigos binários mais compactos, de preferência em hardware.

A parte do codificador do autoencoder aprenderia a mapear os vetores de alta dimensão para códigos binários de baixa dimensão, enquanto o decodificador reconstrói o vetor original.

O modelo é otimizado para minimizar erros de reconstrução, de forma que os códigos binários retenham o máximo de informações possível.

Uma vez treinado, o codificador pode ser usado para gerar códigos binários para novos vetores.

Os principais hiperparâmetros ao treinar o autoencoder incluem o tamanho do código (número de bits no código binário) e a função de perda.

Códigos menores são mais eficientes, mas correm o risco de maior perda de informações.

A função de perda, como erro quadrático médio ou similaridade de cosseno, determina quais aspectos do vetor são preservados.

A perda de similaridade de cosseno tende a melhorar o significado semântico.

Outra abordagem é usar técnicas de hash, como hashing sensível à localidade (LSH) para binarizar vetores.

O LSH usa projeções aleatórias para mapear vetores semelhantes nos mesmos “baldes” com alta probabilidade.

As funções hash podem ser escolhidas de modo que a distância de Hamming entre os códigos binários reflita a similaridade de cosseno dos vetores originais.

No momento da consulta, os códigos binários para os vetores de consulta e de banco de dados podem ser comparados por meio de cálculos de distância de Hamming em vez de similaridade de cosseno para uma recuperação mais rápida.

Os candidatos podem então ser reclassificados usando pontuações precisas de cosseno.

Treinar o modelo de binarização diretamente nos vetores do LLM pode ajudar a adaptar a codificação especificamente para esse espaço vetorial.

No entanto, o aprendizado por transferência também pode funcionar bem, especialmente para modelos grandes como o GPT-3, onde o treinamento direto de um codificador automático é caro.

Existem também abordagens híbridas possíveis, onde certos componentes do vetor são binarizados enquanto outros permanecem como flutuantes.

Por exemplo, algumas informações semânticas podem ser codificadas em binário, enquanto a precisão das informações posicionais, como a ordem das palavras, é retida em pontos flutuantes.

O esquema de codificação ideal provavelmente depende do LLM específico, do caso de uso e do tamanho do conjunto de dados.

As representações binárias são promissoras para melhorar a busca e recuperação de vetores em grande escala, mas ainda são necessárias mais pesquisas sobre técnicas de compressão de vetores com perdas para incorporações de modelos de linguagem complexos.

O ajuste e a avaliação cuidadosos da perda de informações versus ganhos de eficiência são necessários para encontrar o equilíbrio certo.

Otimizando LLMs com codificação binária

O que estou pensando é algo assim:

1. Transformador Binário - Projete variantes de arquitetura de transformador especializadas para cálculos binários, como autoatenção binária. Pode fornecer acelerações de 10 a 100x.

   
   

2. Pesquisa de arquitetura neural binária – Automatize o design de modelos usando NAS focado em blocos de construção binários para maior eficiência.

   
   

3. Modelagem Generativa Binária - Treine modelos de variáveis latentes binárias, como VAEs, para compactar e gerar texto.

   
   

4. Aprendizado por reforço binário - aplique RL para aprender políticas binárias para tarefas como resumo de texto.

   
   

5. Programação Binária Diferenciável - Compile modelos para circuitos binários para aceleração de hardware personalizada.

   
   

6. Algoritmos de gráfico binário - Otimize algoritmos importantes como PageRank e convoluções de gráfico para incorporações de gráfico binário.

   
   

7. Regularização Adversarial Binária - Use treinamento adversário para melhorar a robustez do vetor binário.

   
   

8. Poda Binária - Remova pesos binários redundantes para explorar a dispersão do modelo.

   
   

9. Destilação de Quantização Binária - Destila o conhecimento de modelos maiores em modelos binários quantizados.

   
   

10. Teoria da Codificação Binária - Aplique conceitos da teoria da informação, como a codificação de Huffman, à compactação de ativação.

    
    

11. Embeddings binários - Representar embeddings de palavras e tokens em vetores binários compactos em vez de flutuantes pode reduzir significativamente o consumo de memória e acelerar os cálculos de similaridade. (Este é tão óbvio!)

    
    

12. Ativações binárias - O uso de valores binários de poucos bits para ativações de redes neurais pode compactar o tamanho do modelo e permitir matemática de números inteiros mais rápida.

    
    

13. Multiplicação de matrizes binárias - Algoritmos especializados para multiplicar matrizes binárias podem otimizar os principais gargalos computacionais.

    
    

14. Hashing binário - O hashing sensível à localidade incorpora itens semelhantes em códigos binários para uma pesquisa rápida e aproximada do vizinho mais próximo.

    
    

15. Quantização de baixo bit - Floats podem ser quantizados em números inteiros de baixo bit, como 8 bits, com perda mínima de precisão para compactação 4x.

    
    

16. Explorar a escassez - Ignorar valores zero em vetores binários esparsos pode evitar desperdício de cálculos.

    
    

17. Paralelizar operações - Cálculos binários, como multiplicações de matrizes, podem ser paralelizados com eficiência em vários dispositivos.

    
    

18. Parâmetros compactos - Armazenar parâmetros em formato binário reduz o tamanho do modelo.

    
    

19. Hardware binário personalizado - Hardware dedicado otimizado para operações binárias pode fornecer acelerações de até 10.000x (estimativa aproximada comparando aritmética de ponto flutuante com manipulação de bits, especialmente com hardware especializado e processamento vetorial dedicado ou até mesmo processamento de matriz.

Aceleração de desempenho

Embora picos de velocidade teóricos de 1.000x ou mais possam parecer possíveis no papel, vários desafios práticos de engenharia limitariam os ganhos obtidos.

Para treinamento, gargalos de comunicação para sincronização de gradiente durante treinamento paralelo distribuído podem restringir acelerações.

Embora as representações binárias reduzam as necessidades de largura de banda de comunicação, o rendimento do cálculo principal dependerá da paralelização entre vários dispositivos.

O paralelismo de dados ajuda, mas podem ser necessárias abordagens de modelos paralelos para aproveitar totalmente milhares de dispositivos em paralelo.

Isso introduz complexidade adicional de software.

O grau de binarização possível também é limitado por considerações de precisão.

Certos componentes, como mecanismos de atenção, são mais difíceis de binarizar totalmente sem afetar a qualidade do modelo.

Uma abordagem híbrida provavelmente funciona melhor, combinando operações binárias e de ponto flutuante. Encontrar o equilíbrio certo para cada modelo é fundamental

.

Hardware personalizado como ASICs pode acelerar consideravelmente as multiplicações de matrizes binárias e outras operações básicas. Mas eles sacrificam a programabilidade e dificultam a implantação de arquiteturas de modelos aprimoradas.

FPGAs podem fornecer mais flexibilidade, mas menor rendimento de pico.

A implantação da produção em escala introduz desafios adicionais de engenharia de sistemas em torno da inferência paralela de baixa latência.

A otimização cuidadosa de pipelines de dados, estratégias de lote e provisionamento de hardware é essencial para maximizar o rendimento sem picos de latência.

Portanto, embora a otimização binária possa fornecer melhorias de ordem de magnitude, os limites práticos dependem da arquitetura do modelo, da combinação de hardware, das compensações de casos de uso entre latência e taxa de transferência e do esforço de engenharia.

Uma avaliação diferenciada é necessária para determinar o potencial realista de aceleração para um determinado fluxo de trabalho de modelo de linguagem grande.

Mas esta continua a ser uma área excitante e promissora para investigação contínua!

Computação Transformeromórfica

Sim, o termo não existe.

Eu cunhei isso agora há pouco.

A inspiração vem da Computação Neuromórfica.

A computação neuromórfica visa imitar redes neurais biológicas e pode potencialmente fornecer benefícios como paralelismo massivo, baixo consumo de energia e desempenho otimizado para computações no estilo de rede neuralc.

Isso o torna uma abordagem intrigante para explorar a aceleração de grandes modelos de linguagem baseados em redes neurais profundas.

Algumas maneiras possíveis pelas quais o hardware neuromórfico poderia ajudar a otimizar grandes modelos de linguagem:

• Arquiteturas de redes neurais personalizadas que podem executar modelos baseados em transformadores com eficiência, aproveitando ao mesmo tempo o paralelismo neuromórfico e o processamento orientado a eventos.

  
  

• Novos métodos e algoritmos de treinamento adaptados para hardware neuromórfico esparso e assíncrono. Isso poderia permitir um treinamento mais rápido e eficiente.

  
  

• Chips neuromórficos especializados projetados para acelerar a multiplicação de matrizes, mecanismos de atenção e outras operações básicas usadas em grandes modelos de linguagem.

  
  

• Técnicas de aprendizagem no chip para atualizar parâmetros e permitir adaptação contínua em sistemas neuromórficos implantados.

  
  

• Aceleradores neuromórficos de baixa potência para inferência eficiente de grandes modelos de linguagem.

  
  

A computação neuromórfica continua sendo uma área interessante de pesquisa para a aceleração da IA de próxima geração.

• Processamento paralelo :

  Os sistemas neuromórficos são inerentemente paralelos, assim como o cérebro.

  
  

• Isso significa que eles podem processar muitas operações simultaneamente, ao contrário das CPUs tradicionais, que são em grande parte sequenciais.

  
  

• Isso poderia levar a enormes acelerações em tarefas paralelizáveis, como o processamento de diferentes partes de um modelo de linguagem ou o tratamento de múltiplas solicitações ao mesmo tempo.

• Eficiência Energética :

  Os chips neuromórficos podem ser muito mais eficientes em termos energéticos do que o hardware tradicional, pois só consomem energia quando necessário, semelhante aos neurônios que só disparam quando ativados.

  
  

• Esta eficiência poderia permitir que modelos maiores funcionassem com menos energia, reduzindo custos e permitindo operações mais sustentáveis.

• Processamento de baixa latência :

  Devido ao seu design, os sistemas neuromórficos podem ter latência muito baixa, o que é benéfico para tarefas de processamento de linguagem em tempo real.

  
  

• Isto poderia melhorar a capacidade de resposta dos modelos de linguagem em aplicações como tradução, assistentes de voz e chatbots interativos.

• Exploração de dispersão :

  Os modelos de linguagem geralmente lidam com dados esparsos, onde a maioria dos elementos são zeros.

  
  

• O hardware neuromórfico pode explorar essa dispersão para pular cálculos desnecessários, levando a acelerações.

• Isso ocorre porque eles podem ser projetados para processar e transmitir apenas dados diferentes de zero, da mesma forma que os neurônios só disparam quando um determinado limite é atingido.

• Aprendizagem no chip :

  Os sistemas neuromórficos podem potencialmente suportar aprendizagem no chip, o que significa que podem se adaptar e otimizar em tempo real sem a necessidade de extensa transferência de dados entre o processador e a memória.

  
  

• Isto poderia reduzir o tempo e os recursos necessários para atualizar os modelos de linguagem.

• Computação Analógica :

  Se o hardware neuromórfico usar computação analógica para determinadas tarefas, ele poderá realizar operações mais rapidamente e com menos energia do que a computação digital, especialmente para operações que não são binárias por natureza.

Estimar as acelerações é um desafio sem detalhes específicos de hardware e modelo, mas considerando apenas as capacidades de processamento paralelo, pode-se esperar ordens de magnitude na melhoria do desempenho para determinadas tarefas.

Por exemplo, se uma tarefa que anteriormente levava horas em uma CPU tradicional pudesse ser paralelizada em milhares de núcleos neuromórficos, ela poderia ser concluída em minutos ou até segundos.

As implicações são surpreendentes!

Uso de GPU e TPU

Usar GPUs e TPUs para processar dados binários em vez de dados de ponto flutuante pode de fato ser uma virada de jogo em certos contextos.

GPUs e TPUs são processadores altamente paralelos adequados para lidar com grandes blocos de dados e executar a mesma operação em vários pontos de dados simultaneamente.

Veja como usar GPUs/TPUs com dados binários pode ser particularmente vantajoso:

• Maior rendimento : as operações binárias são mais simples e rápidas do que as operações de ponto flutuante. As GPUs, com seus milhares de núcleos, poderiam realizar operações binárias com um rendimento muito maior, potencialmente levando a acelerações significativas nos tempos de processamento.

  
  

• Requisitos de precisão reduzidos : os dados binários requerem menos precisão em comparação com os dados de ponto flutuante. Isso significa que a largura de banda da memória e o armazenamento da GPU poderiam ser usados de forma mais eficiente, já que os dados binários ocupam menos espaço. Essa eficiência poderia permitir que conjuntos de dados maiores fossem processados em paralelo ou que mais dados fossem armazenados nos níveis mais rápidos da hierarquia de memória (como cache), levando a melhorias de desempenho.

  
  

• Eficiência Energética : As operações binárias consomem menos energia do que as operações de ponto flutuante. Ao executar em GPUs, isso pode levar a um processamento com maior eficiência energética, o que é crucial para cálculos em grande escala e para ambientes onde o consumo de energia é uma preocupação.

  
  

• Computação Simplificada : A complexidade dos algoritmos pode ser reduzida ao lidar com dados binários. Essa simplificação poderia levar a uma otimização e implementação mais fáceis de algoritmos em GPUs, reduzindo potencialmente o tempo de desenvolvimento e os erros.

  
  

• Potencial para hardware especializado : se todos os dados fossem binários, poderia haver um impulso para que GPUs ou outros processadores fossem otimizados especificamente para cálculos binários. Isto poderia levar a um hardware especializado que é ainda mais eficiente no tratamento de dados binários do que as GPUs atuais.

  
  

• Paralelismo aprimorado : os dados binários podem levar a tempos de computação mais uniformes e previsíveis, o que é ideal para a arquitetura altamente paralela de GPUs/TPUs. Isso poderia melhorar a eficiência da utilização da GPU e reduzir a ocorrência de alguns núcleos ociosos enquanto outros ainda estão funcionando.

No contexto de grandes modelos de linguagem e outras aplicações de IA, o uso de dados binários poderia ser mais matizado.

Técnicas como a quantização já visam reduzir a precisão dos dados para acelerar a computação e reduzir o tamanho do modelo, mas isto é um compromisso entre desempenho e precisão.

Se um modelo de linguagem pudesse ser executado de forma eficaz usando dados binários sem perda significativa de precisão, então o uso de GPUs poderia de fato ser uma virada de jogo em termos de velocidade e eficiência.

Conclusão

Concluindo, a exploração de hardware neuromórfico e GPUs no contexto da otimização de grandes modelos de linguagem apresenta um vislumbre fascinante do futuro da eficiência e desempenho computacional.

As GPUs/TPUs, que já são uma pedra angular da computação de alto desempenho, especialmente no domínio da aprendizagem automática e do processamento de dados, poderiam ver um salto transformador na sua utilidade se os dados que processavam fossem binários.

A simplicidade e a velocidade das operações binárias, combinadas com as enormes capacidades de processamento paralelo destes dispositivos, podem levar a um rendimento e eficiência energética sem precedentes.

Isto seria uma mudança de jogo, especialmente numa era em que o volume de dados cresce continuamente e a necessidade de um processamento mais rápido e eficiente está sempre presente.

No entanto, é crucial reconhecer que a mudança para dados binários envolveria compensações, particularmente na precisão e granularidade da informação que os números de ponto flutuante fornecem.

A aplicabilidade real de tal mudança dependeria dos requisitos específicos de cada aplicação e da medida em que a precisão pode ser mantida.

O potencial para hardware neuromórfico e uso otimizado de GPU/TPU no processamento de dados binários é uma prova do espírito inovador que impulsiona a indústria de engenharia de software.

Ressalta a importância da garantia de qualidade, do gerenciamento do tempo e de uma abordagem centrada no usuário no desenvolvimento de tecnologias que possam atender às demandas do futuro.

À medida que continuamos a ultrapassar os limites do que é possível, o papel dos engenheiros de software será fundamental na formação de um mundo onde estas estratégias computacionais avançadas se tornem uma realidade, melhorando as capacidades de grandes modelos de linguagem e a miríade de aplicações que eles alimentam.