Verimli ve Uygun Maliyetli Eğitim, Test ve Dağıtım için 1000 Kat LLM Hızına Nasıl Ulaşılır?

Yüksek Lisans'ta İkili Sayı Gösterimi

Orijinal Bir Araştırma Fikri

İkili temsiller, belirli durumlarda, hatta belki de genel durumda, kayan nokta vektörlerine kıyasla daha verimli depolama ve hesaplamalara olanak sağlayabilir.

İkili vektörlerin yalnızca 0'ları ve 1'leri saklaması gerektiğinden, daha az bellek gerektirirler ve Hamming mesafe hesaplamaları gibi belirli işlemlerin daha hızlı işlenmesine olanak tanırlar.

Bu, eğitim, test, dağıtım ve üretimdeki çok büyük vektör veri kümeleri için avantajlı olabilir.

Şu anda Yüksek Lisans'larla ilgili bir numaralı sorun, onları oluşturmak için gereken büyük miktarda paradır. Eğer bu yaklaşım başarılı olursa bu durum geçmişte kalabilir.

Ancak ikiliye dönüştürmenin bazı potansiyel dezavantajları da vardır.

Yoğun, yüksek hassasiyetli bir kayan nokta vektörünü seyrek bir ikili gösterime indirirken bilgi kaybı mümkündür.

İkili kodlama şemalarının mümkün olduğu kadar anlamsal anlamı koruyacak şekilde dikkatlice tasarlanması gerekir.

Büyük transformatör modellerindekiler gibi daha karmaşık vektörlerin bozulma olmadan ikilileştirilmesi daha zor olabilir.

Benzerlik arama ve alma görevleri için, modeller iyi kalitede ikili kodlar üretecek şekilde eğitildiğinde ikili temsiller iyi çalışabilir.

Anahtar, bilgi kaybını en aza indirecek şekilde modeli optimize etmektir, böylece anlamsal olarak benzer öğeler hala benzer ikili vektörlerle eşleşir.

Böyle Bir Sistem Nasıl İşler?

Bir yöntem, otomatik kodlayıcıları LLM'den gelen yoğun kayan nokta vektörlerini tercihen donanımda daha kompakt ikili kodlara sıkıştırmak için eğitmektir.

Otomatik kodlayıcının kodlayıcı kısmı, yüksek boyutlu vektörleri düşük boyutlu ikili kodlarla eşleştirmeyi öğrenirken, kod çözücü orijinal vektörü yeniden oluşturur.

Model, yeniden yapılandırma hatasını en aza indirecek şekilde optimize edilmiştir, böylece ikili kodlar mümkün olduğunca fazla bilgi tutar.

Kodlayıcı eğitildikten sonra yeni vektörler için ikili kodlar oluşturmak için kullanılabilir.

Otomatik kodlayıcıyı eğitirken anahtar hiperparametreler arasında kod boyutu (ikili koddaki bit sayısı) ve kayıp fonksiyonu bulunur.

Daha küçük kodlar daha verimlidir ancak daha yüksek bilgi kaybı riski taşır.

Ortalama kare hata veya kosinüs benzerliği gibi kayıp fonksiyonu, vektörün hangi yönlerinin korunacağını belirler.

Kosinüs benzerliği kaybı anlamsal anlamı iyileştirme eğilimindedir.

Başka bir yaklaşım, vektörleri ikili hale getirmek için yerelliğe duyarlı karma (LSH) gibi karma tekniklerini kullanmaktır.

LSH, benzer vektörleri aynı "kovalara" yüksek olasılıkla eşlemek için rastgele projeksiyonlar kullanır.

Hash fonksiyonları, ikili kodlar arasındaki hamming mesafesinin orijinal vektörlerin kosinüs benzerliğini yansıtacağı şekilde seçilebilir.

Sorgu zamanında, sorgu ve veritabanı vektörlerine ilişkin ikili kodlar, daha hızlı erişim için kosinüs benzerliği yerine hamming mesafesi hesaplamaları yoluyla karşılaştırılabilir.

Adaylar daha sonra kesin kosinüs puanları kullanılarak yeniden sıralanabilir.

İkilileştirme modelini doğrudan Yüksek Lisans vektörleri üzerinde eğitmek, kodlamanın özel olarak bu vektör uzayına göre uyarlanmasına yardımcı olabilir.

Ancak transfer öğrenimi de, özellikle otomatik kodlayıcıyı doğrudan eğitmenin pahalı olduğu GPT-3 gibi büyük modellerde işe yarayabilir.

Bazı vektör bileşenlerinin ikili hale getirildiği, diğerlerinin ise kayan nokta olarak kaldığı hibrit yaklaşımlar da mümkündür.

Örneğin, bazı anlamsal bilgiler ikili olarak kodlanabilirken kelime sırası gibi konumsal bilgilerin kesinliği kayan noktalarda korunur.

Optimum kodlama şeması muhtemelen belirli LLM'ye, kullanım durumuna ve veri kümesinin boyutuna bağlıdır.

İkili gösterimler, büyük ölçekli vektör arama ve almanın iyileştirilmesi konusunda ümit vericidir, ancak karmaşık dil modeli yerleştirmeleri için kayıplı vektör sıkıştırma teknikleri konusunda hala daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.

Doğru dengeyi kurmak için bilgi kaybı ve verimlilik kazanımlarının dikkatli bir şekilde ayarlanması ve değerlendirilmesi gereklidir.

İkili Kodlanmış LLM'leri Optimize Etme

Benim düşündüğüm şu doğrultuda bir şey:

1. İkili Transformatör - İkili öz-dikkat gibi ikili hesaplamalar için uzmanlaşmış transformatör mimarisi varyantlarını tasarlayın. 10-100x hızlandırma sağlayabilir.

   
   

2. İkili Sinir Mimarisi Araması - Verimlilik için ikili yapı bloklarına odaklanan NAS'ı kullanarak model tasarımını otomatikleştirin.

   
   

3. İkili Üretken Modelleme - Metin sıkıştırmak ve oluşturmak için VAE'ler gibi ikili gizli değişken modellerini eğitin.

   
   

4. İkili Takviyeli Öğrenme - Metin özetleme gibi görevlere yönelik ikili politikaları öğrenmek için RL'yi uygulayın.

   
   

5. İkili Türevlenebilir Programlama - Özelleştirilmiş donanım hızlandırması için modelleri ikili devrelere derleyin.

   
   

6. İkili Grafik Algoritmaları - İkili grafik yerleştirmeleri için PageRank ve grafik evrişimleri gibi önemli algoritmaları optimize edin.

   
   

7. İkili Çekişmeli Düzenleme - İkili vektör sağlamlığını geliştirmek için çekişmeli eğitim kullanın.

   
   

8. İkili Budama - Model seyrekliğinden yararlanmak için gereksiz ikili ağırlıkları kaldırın.

   
   

9. İkili Niceleme Damıtma - Daha büyük modellerdeki bilgiyi nicelenmiş ikili modellere damıtın.

   
   

10. İkili Kodlama Teorisi - Huffman kodlaması gibi bilgi teorisi kavramlarını aktivasyon sıkıştırmasına uygulayın.

    
    

11. İkili yerleştirmeler - Kelime ve belirteç yerleştirmelerini kayan nokta yerine kompakt ikili vektörlerde temsil etmek, bellek ayak izini önemli ölçüde azaltabilir ve benzerlik hesaplamalarını hızlandırabilir. (Bu çok açık!)

    
    

12. İkili aktivasyonlar - Sinir ağı aktivasyonları için düşük bitli ikili değerlerin kullanılması, model boyutunu sıkıştırabilir ve daha hızlı tam sayı matematiği sağlayabilir.

    
    

13. İkili matris çarpımı - İkili matrisleri çarpmaya yönelik özel algoritmalar, önemli hesaplama darboğazlarını optimize edebilir.

    
    

14. İkili karma - Yerelliğe duyarlı karma, hızlı yaklaşık en yakın komşu araması için benzer öğeleri ikili kodlara yerleştirir.

    
    

15. Düşük bit niceleme - Kayan noktalar, 4x sıkıştırma için minimum doğruluk kaybıyla 8 bit gibi düşük bit tam sayılara nicemlenebilir.

    
    

16. Seyreklikten yararlanın - Seyrek ikili vektörlerde sıfır değerlerin atlanması, boşa giden hesaplamaları önleyebilir.

    
    

17. İşlemleri paralelleştirme - Matris çarpımları gibi ikili hesaplamalar, birden fazla cihaz arasında verimli bir şekilde paralelleştirilebilir.

    
    

18. Kompakt parametreler - Parametrelerin ikili formatta saklanması model boyutunu azaltır.

    
    

19. Özel ikili donanım - İkili işlemler için optimize edilmiş özel donanım, 10.000 kata kadar hızlanma sağlayabilir (özellikle özel donanım ve özel vektör işleme ve hatta matris işlemeyle, kayan nokta aritmetiği ile bit manipülasyonunu karşılaştıran kaba tahmin).

Performans Hızlandırması

Teorik olarak 1000 kat veya daha fazla hızlanma kağıt üzerinde mümkün görünse de, bazı pratik mühendislik zorlukları, elde edilen kazanımları sınırlayacaktır.

Eğitim için, dağıtılmış paralel eğitim sırasında gradyan senkronizasyonuna yönelik iletişim darboğazları hızlanmaları kısıtlayabilir.

İkili temsiller iletişim bant genişliği ihtiyaçlarını azaltırken, çekirdek hesaplama verimi birden fazla cihaz arasında paralelleştirmeye bağlı olacaktır.

Veri paralelliği yardımcı olur, ancak paralel olarak binlerce cihazdan tam olarak yararlanmak için model paralel yaklaşımlarına ihtiyaç duyulabilir.

Bu, ek yazılım karmaşıklığına neden olur.

Mümkün olan ikilileştirme derecesi de doğruluk hususlarıyla sınırlıdır.

Dikkat mekanizmaları gibi belirli bileşenlerin, model kalitesini etkilemeden tamamen ikilileştirilmesi daha zordur.

İkili ve kayan nokta işlemlerini birleştiren hibrit bir yaklaşım muhtemelen daha iyi sonuç verir. Her model için doğru dengeyi bulmak çok önemlidir

.

ASIC'ler gibi özel donanımlar, ikili matris çarpımlarını ve diğer temel işlemleri önemli ölçüde hızlandırabilir. Ancak programlanabilirlikten ödün veriyorlar ve gelişmiş model mimarilerinin konuşlandırılmasını zorlaştırıyorlar.

FPGA'ler daha fazla esneklik sağlayabilir ancak daha düşük tepe verimi sağlayabilir.

Büyük ölçekte üretim dağıtımı, düşük gecikme süreli paralel çıkarım konusunda ek sistem mühendisliği zorluklarını beraberinde getirir.

Gecikme artışları olmadan verimi en üst düzeye çıkarmak için veri işlem hatlarının, toplu işlem stratejilerinin ve donanım tedariğinin dikkatli bir şekilde optimize edilmesi önemlidir.

Dolayısıyla, ikili optimizasyon büyüklük sırasına göre iyileştirmeler sağlayabilirken, pratik sınırlar model mimarisine, donanım karışımına, gecikme ve aktarım hızı arasındaki kullanım durumu değişimlerine ve mühendislik çabasına bağlıdır.

Belirli bir büyük dil modeli iş akışı için gerçekçi hızlanma potansiyelini belirlemek için ayrıntılı bir değerlendirme gereklidir.

Ancak bu, devam eden araştırmalar için heyecan verici ve umut verici bir alan olmaya devam ediyor!

Transformeromorfik Hesaplama

Evet, terim mevcut değil.

Şimdi uydurdum.

İlham Nöromorfik Hesaplamadan geliyor.

Nöromorfik bilgi işlem, biyolojik sinir ağlarını taklit etmeyi amaçlamaktadır ve potansiyel olarak büyük paralellik, düşük güç tüketimi ve sinir ağı tarzı hesaplamalar için optimize edilmiş performans gibi faydalar sağlayabilir.

Bu, derin sinir ağlarına dayanan büyük dil modellerinin hızlandırılmasının keşfedilmesini ilgi çekici bir yaklaşım haline getiriyor.

Nöromorfik donanımın büyük dil modellerini optimize etmeye yardımcı olabileceği bazı potansiyel yollar:

• Nöromorfik paralellik ve olay odaklı işlemeden yararlanırken transformatör tabanlı modelleri verimli bir şekilde çalıştırabilen özel hızlandırıcı sinir ağı mimarileri.

  
  

• Seyrek, asenkron nöromorfik donanım için uyarlanmış yeni eğitim yöntemleri ve algoritmalar. Bu, daha hızlı ve daha etkili bir eğitime olanak sağlayabilir.

  
  

• Büyük dil modellerinde kullanılan matris çarpımını, dikkat mekanizmalarını ve diğer temel işlemleri hızlandırmak için tasarlanmış özel nöromorfik çipler.

  
  

• Parametreleri güncellemek ve konuşlandırılmış nöromorfik sistemlerde sürekli adaptasyonu mümkün kılmak için çip üzerinde öğrenme teknikleri.

  
  

• Büyük dil modellerinin verimli çıkarımı için düşük güçlü nöromorfik hızlandırıcılar.

  
  

Nöromorfik hesaplama, yeni nesil yapay zeka hızlandırması için heyecan verici bir araştırma alanı olmaya devam ediyor.

• Paralel İşleme :

  Nöromorfik sistemler beyin gibi doğası gereği paraleldir.

  
  

• Bu, büyük ölçüde sıralı olan geleneksel CPU'ların aksine, birçok işlemi aynı anda gerçekleştirebilecekleri anlamına gelir.

  
  

• Bu, bir dil modelinin farklı bölümlerinin işlenmesi veya birden fazla isteğin aynı anda ele alınması gibi paralelleştirilebilir görevlerde büyük hızlanmalara yol açabilir.

• Enerji Verimliliği :

  Nöromorfik çipler, yalnızca etkinleştirildiğinde ateşlenen nöronlara benzer şekilde, yalnızca ihtiyaç duyulduğunda güç tükettiğinden, geleneksel donanımlardan çok daha fazla enerji tasarruflu olabilir.

  
  

• Bu verimlilik, daha büyük modellerin daha az güçle çalıştırılmasına, maliyetlerin azaltılmasına ve daha sürdürülebilir operasyonlara olanak sağlayabilir.

• Düşük Gecikmeli İşleme :

  Tasarımları nedeniyle nöromorfik sistemler çok düşük gecikme süresine sahip olabilir ve bu da gerçek zamanlı dil işleme görevleri için faydalıdır.

  
  

• Bu, çeviri, sesli asistanlar ve etkileşimli sohbet robotları gibi uygulamalardaki dil modellerinin yanıt verebilirliğini artırabilir.

• Seyrekliğin Kullanımı :

  Dil modelleri genellikle öğelerin çoğunun sıfır olduğu seyrek verilerle ilgilenir.

  
  

• Nöromorfik donanım, gereksiz hesaplamaları atlamak ve hızlanmalara yol açmak için bu seyreklikten yararlanabilir.

• Bunun nedeni, nöronların yalnızca belirli bir eşiğe ulaşıldığında ateşlenmesi gibi, yalnızca sıfır olmayan verileri işleyecek ve iletecek şekilde tasarlanabilmeleridir.

• Çip Üzerinde Öğrenme :

  Nöromorfik sistemler potansiyel olarak çip üzerinde öğrenmeyi destekleyebilir; bu, işlemci ile bellek arasında kapsamlı veri aktarımına ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı olarak uyum sağlayıp optimize edebilecekleri anlamına gelir.

  
  

• Bu, dil modellerini güncellemek için gereken zamanı ve kaynakları azaltabilir.

• Analog Hesaplama :

  Nöromorfik donanım belirli görevler için analog hesaplamayı kullanıyorsa, özellikle doğası gereği ikili olmayan işlemlerde işlemleri dijital hesaplamaya göre daha hızlı ve daha az enerjiyle gerçekleştirebilir.

Hızlanmaları tahmin etmek, belirli donanım ve model ayrıntıları olmadan zordur, ancak yalnızca paralel işleme yetenekleri dikkate alındığında, belirli görevler için performansın büyük mertebelerde iyileşmesi beklenebilir.

Örneğin, geleneksel bir CPU'da daha önce saatler süren bir görev binlerce nöromorfik çekirdekte paralel hale getirilebilirse dakikalar, hatta saniyeler içinde tamamlanabilir.

Sonuçları şaşırtıcı!

GPU ve TPU Kullanımı

Kayan nokta verileri yerine ikili verileri işlemek için GPU'ları ve TPU'ları kullanmak, bazı bağlamlarda gerçekten oyunun kurallarını değiştirebilir.

GPU'lar ve TPU'lar, büyük veri bloklarını işlemek ve aynı işlemi birden fazla veri noktasında aynı anda gerçekleştirmek için çok uygun olan oldukça paralel işlemcilerdir.

GPU'ları/TPU'ları ikili verilerle kullanmanın özellikle avantajlı olabileceği aşağıda açıklanmıştır:

• Artan Verim : İkili işlemler, kayan nokta işlemlerinden daha basit ve daha hızlıdır. Binlerce çekirdeğe sahip GPU'lar, ikili işlemleri çok daha yüksek bir verimle gerçekleştirebilir ve bu da potansiyel olarak işlem sürelerinde önemli hızlanmalara yol açabilir.

  
  

• Azaltılmış Hassasiyet Gereksinimleri : İkili veriler, kayan noktalı verilere kıyasla daha az hassasiyet gerektirir. Bu, ikili veriler daha az yer kapladığından GPU'nun bellek bant genişliğinin ve depolama alanının daha verimli kullanılabileceği anlamına gelir. Bu verimlilik, daha büyük veri kümelerinin paralel olarak işlenmesine veya daha fazla verinin bellek hiyerarşisinin daha hızlı düzeylerinde (önbellek gibi) depolanmasına olanak tanıyarak performans iyileştirmelerine yol açabilir.

  
  

• Enerji Verimliliği : İkili işlemler, kayan nokta işlemlerine göre daha az güç tüketir. GPU'larda çalıştırıldığında bu, daha fazla enerji verimli işlemeye yol açabilir; bu da büyük ölçekli hesaplamalar ve güç tüketiminin endişe verici olduğu ortamlar için çok önemlidir.

  
  

• Basitleştirilmiş Hesaplama : İkili verilerle uğraşırken algoritmaların karmaşıklığı azaltılabilir. Bu basitleştirme, GPU'larda algoritmaların daha kolay optimizasyonuna ve uygulanmasına yol açarak geliştirme süresini ve hataları potansiyel olarak azaltabilir.

  
  

• Özel Donanım Potansiyeli : Tüm veriler ikili olsaydı, GPU'ların veya diğer işlemcilerin özellikle ikili hesaplamalar için optimize edilmesi yönünde bir baskı olabilirdi. Bu, ikili verileri işlemede mevcut GPU'lardan daha verimli olan özel donanımların ortaya çıkmasına yol açabilir.

  
  

• Geliştirilmiş Paralellik : İkili veriler, daha tekdüze ve öngörülebilir hesaplama sürelerine yol açabilir; bu, GPU'ların/TPU'ların oldukça paralel mimarisi için idealdir. Bu, GPU kullanımının verimliliğini artırabilir ve bazı çekirdeklerin boşta kalması, bazılarının ise hala çalışması olasılığını azaltabilir.

Büyük dil modelleri ve diğer yapay zeka uygulamaları bağlamında ikili verilerin kullanımı daha incelikli olabilir.

Niceleme gibi teknikler zaten hesaplamayı hızlandırmak ve model boyutunu küçültmek için verinin kesinliğini azaltmayı hedefliyor ancak bu, performans ile doğruluk arasında bir dengedir.

Bir dil modeli, ikili veriler kullanılarak doğrulukta önemli bir kayıp olmadan etkili bir şekilde çalıştırılabiliyorsa, GPU'ların kullanılması gerçekten de hız ve verimlilik açısından oyunun kurallarını değiştirebilir.

Çözüm

Sonuç olarak, büyük dil modellerini optimize etme bağlamında nöromorfik donanım ve GPU'ların araştırılması, hesaplama verimliliği ve performansının geleceğine büyüleyici bir bakış sunuyor.

Özellikle makine öğrenimi ve veri işleme alanında yüksek performanslı bilgi işlemin temel taşı olan GPU'lar/TPU'lar, işledikleri verilerin ikili olması durumunda faydalarında dönüştürücü bir sıçrama görebilirler.

İkili işlemlerin basitliği ve hızı, bu cihazların devasa paralel işleme yetenekleriyle birleştiğinde, benzeri görülmemiş bir üretim ve enerji verimliliğine yol açabilir.

Bu, özellikle veri hacminin sürekli arttığı ve daha hızlı, daha verimli işleme ihtiyacının her zaman mevcut olduğu bir çağda oyunun kurallarını değiştirecek.

Bununla birlikte, ikili verilere geçişin, özellikle kayan noktalı sayıların sağladığı bilgilerin kesinliği ve ayrıntı düzeyi açısından ödünleşimler içereceğinin farkına varmak çok önemlidir.

Böyle bir değişimin gerçek dünyada uygulanabilirliği, her uygulamanın özel gereksinimlerine ve doğruluğun ne ölçüde korunabileceğine bağlı olacaktır.

İkili verilerin işlenmesinde nöromorfik donanım ve optimize edilmiş GPU/TPU kullanımı potansiyeli, yazılım mühendisliği endüstrisini yönlendiren yenilikçi ruhun bir kanıtıdır.

Geleceğin taleplerini karşılayabilecek teknolojilerin geliştirilmesinde kalite güvencesi, zaman yönetimi ve kullanıcı odaklı yaklaşımın önemi vurgulanıyor.

Mümkün olanın sınırlarını zorlamaya devam ettikçe, yazılım mühendislerinin rolü, bu gelişmiş hesaplamalı stratejilerin gerçeğe dönüştüğü, büyük dil modellerinin ve bunların desteklediği sayısız uygulamanın yeteneklerini geliştiren bir dünyayı şekillendirmede tamamlayıcı bir rol oynayacaktır.