Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Suuren mallikielen (LLM) toteuttaminen hierarkkisen päättelyn avulla

Suurten kielimallien (LLM) ala on edistynyt viime aikoina merkittävästi, ja mallit, kuten LLaMa 3 70B, ovat ylittäneet sen rajoja, mitä aiemmin uskottiin mahdolliseksi. Näiden mallien pelkkä koko asettaa kuitenkin valtavia haasteita niiden käyttöönotolle ja käytännön käytölle, erityisesti resurssirajoitteisissa laitteissa, kuten muistirajoitteisissa GPU:issa.

Pääsyy LLM:n suureen muistitilanteeseen on sen monimutkainen arkkitehtuuri, joka koostuu useista päällekkäin pinotuista kerroksista. Perinteiset mallin käyttöönottotavat edellyttävät koko mallin lataamista muistiin, mikä tulee nopeasti mahdottomaksi malleissa, jotka ylittävät käytettävissä olevan muistikapasiteetin. Tämä rajoitus estää uusimpien LLM-yritysten laajan käyttöönoton ja rajoittaa niiden käytön erikoistuneisiin laitteistoasetuksiin tai pilvipohjaisiin ympäristöihin.

Tässä blogikirjoituksessa tutkin vallankumouksellista teknologiaa, kerrostettua päättelyä, joka voi suorittaa LLaMa 3 70B -mallin tavallisella 4 Gt:n GPU:lla. Hyödyntämällä tätä lähestymistapaa voimme tehokkaasti kiertää muistirajoitukset, jotka ovat perinteisesti vaivanneet suuria kielimallien käyttöönottoja, mikä tasoittaa tietä niiden laajemmalle käytettävyydelle ja käytännön sovelluksille.

Hajota ja hallitse: hierarkkinen päättely

Hierarkkinen päättely on pohjimmiltaan "hajaa ja hallitse" -strategia, joka hajottaa monoliittisen mallin pienempiin, paremmin hallittaviin komponentteihin. Sen sijaan, että koko malli ladataan muistiin kerralla, tämä tekniikka lataa vain tarvittavat kerrokset GPU-muistiin tarvittaessa. Kun tietyn kerroksen laskelmat on suoritettu, kyseisen kerroksen varaama muisti vapautetaan välittömästi, jotta seuraava kerros voidaan ladata ja käsitellä.

Tämä lähestymistapa vähentää tehokkaasti muistin jalanjäljen vain yhden muuntajakerroksen kokoon, joka LLaMa 3 70B -mallissa on noin 1,6 Gt – murto-osa mallin kokonaiskoosta. Suunnittelemalla tätä kerros kerrokselta suorituksen huolellisesti, voimme hyödyntää mallin täyden tehon ja noudattaa maltillisten GPU-kokoonpanojen muistirajoituksia.

Hierarkkiset päättelytekniikat ovat erityisen sopivia LLM:ille niiden luontaisen rakenteen vuoksi. Nämä mallit koostuvat sarjasta muuntajakerroksia, joista jokainen on vastuussa syöttötietojen käsittelystä ja jalostuksesta tietyllä tavalla. Irrottamalla näiden kerrosten suorituksen, voimme tehokkaasti jakaa laskennallisen kuorman useiden iteraatioiden kesken, mikä minimoi yleiset muistivaatimukset.

AirLLM:n käyttö hierarkkisen päättelyn toteuttamiseen

Vaikka hierarkkisen päättelyn käsite on yksinkertainen, sen todellinen toteutus voi olla monimutkaista ja virhealtista. Onneksi AirLLM-kirjasto yksinkertaistaa tätä prosessia tarjoamalla tehokkaan ja käyttäjäystävällisen kehyksen suurten kielimallien suorittamiseen hierarkkisen päättelyn avulla.

AirLLM on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka on suunniteltu ottamaan käyttöön LLM:ää resurssirajoitteisissa laitteistoissa (kuten rajallisen muistikapasiteetin GPU:issa). Se tiivistää kerroksellisen päättelyn monimutkaiset yksityiskohdat, jolloin kehittäjät voivat keskittyä ydinsovellukseen murehtimatta muistinhallinnan ja tasojen suorittamisen vähäisestä monimutkaisuudesta.

Yksi airllm:n tärkeimmistä eduista on sen saumaton integrointi suosittuihin syväoppimiskehikkoihin, kuten PyTorch ja TensorFlow. Tämän integroinnin avulla kehittäjät voivat hyödyntää olemassa olevaa tietämystään ja koodipohjaansa, mikä minimoi oppimiskäyrän ja tasoittaa siirtymistä hierarkkisten päätelmien maailmaan.

Tässä on korkeatasoinen yleiskatsaus siitä, kuinka AirLLM käyttää hierarkkista päättelyä LLaMa 3 70B -mallin suorittamiseen 4 Gt:n grafiikkasuorittimella:

1. Mallin lataus : Ensimmäinen askel on ladata LLaMa 3 70B -mallin tarkistuspiste muistiin. airllm tarjoaa tähän kätevän sovellusliittymän, joka hoitaa tarvittavat esikäsittely- ja tietojen muotoiluvaiheet.
2. kerroksen uuttaminen : Mallin lataamisen jälkeen airllm poimii yksittäiset muuntajakerrokset malliarkkitehtuurista. Tämä prosessi sisältää mallin rakenteen analysoinnin ja kerrosten välisten rajojen tunnistamisen.
3. Muistin hallinta : Ennen kunkin kerroksen suorittamista airllm varmistaa, että grafiikkasuorittimessa on tarpeeksi muistia. Tarvittaessa se vapauttaa muistia purkamalla aiemmin käsitellyt tasot tehdäkseen tilaa tuleville tasoille.
4. kerroksen suoritus : Kun tarvittava muisti on varattu, airllm suorittaa GPU:n nykyisen kerroksen laskelmat. Tämä prosessi sisältää syöttötietojen syöttämisen kerroksen toimintoihin ja tuloksena olevan lähdön sieppaamisen.
5. Ulostulon leviäminen : Tason suorittamisen jälkeen airllm siirtää tulosteen sekvenssin seuraavaan kerrokseen. Tämä vaihe voi sisältää lisäesikäsittelyä tai tietojen uudelleenmuotoilua, jotta varmistetaan yhteensopivuus seuraavien kerrosten syöttövaatimusten kanssa.
6. Iteroi ja optimoi : Toista vaiheet 3–5 mallin jokaiselle tasolle ja suorita koko malli tehokkaasti kerroksittain. airllm käyttää erilaisia ​​optimointitekniikoita, kuten välimuistia ja rinnakkaistoimintoa maksimoidakseen tehokkuuden ja minimoidakseen laskennan ylimääräisiä kustannuksia.
7. lopullinen tulos: Kun kaikki tasot on suoritettu, airllm yhdistää lopullisen tulosteen ja tekee sen muotoon, joka sopii jatkosovelluksiin tai jatkokäsittelyyn.

AirLLM:ää hyödyntämällä kehittäjät voivat hyödyntää LLaMa 3 70B:n kaltaisten suurten kielimallien koko potentiaalia ilman laitteistoresurssien rajoittamista. Kirjaston abstraktio- ja optimointiominaisuudet yksinkertaistavat hierarkkisen päättelyn prosessia, mikä johtaa saumattomaan ja tehokkaaseen käyttöönottokokemukseen.

Suorituskykynäkökohdat ja optimoinnit

Vaikka hierarkkinen päättely ratkaisee suuriin kielimalleihin liittyvät muistirajoitteet, se tuo mukanaan ylimääräisiä laskennallisia kustannuksia ja mahdollista suorituskykyä. airllm käyttää kuitenkin erilaisia ​​optimointitekniikoita näiden haasteiden lieventämiseksi ja tehokkaan toteutuksen varmistamiseksi.

Yksi airllm:n käyttämistä tärkeimmistä optimoinneista on kerrosvälimuisti. Joitakin tasoja voidaan käyttää uudelleen useita kertoja mallin suorittamisen aikana, erityisesti tehtävissä, jotka sisältävät iteratiivisia tai rekursiivisia laskelmia. Välimuistiin tallentamalla näiden kerrosten välitulosteen airllm voi merkittävästi vähentää redundantteja laskelmia ja parantaa siten yleistä suorituskykyä.

Lisäksi airllm tukee rinnakkaistekniikkaa saadakseen täyden hyödyn nykyaikaisten GPU:iden laskentatehosta. Jakamalla työkuormat useille GPU-ytimille, airllm voi nopeuttaa yksittäisten kerrosten suorittamista, mikä lisää edelleen kokonaiskapasiteettia.

On syytä huomata, että vaikka hierarkkinen päättely voi ottaa käyttöön suuria kielimalleja vaatimattomissa laitteistokokoonpanoissa, suoritusnopeudessa ja latenssissa saattaa silti olla kompromisseja. Tietystä käyttötapauksesta ja suorituskykyvaatimuksista riippuen kehittäjien on ehkä löydettävä tasapaino mallin koon, laitteistoresurssien ja laskentatehokkuuden välillä.

Käytännön sovelluksia ja käyttötapauksia

Mahdollisuus käyttää suuria kielimalleja, kuten LLaMa 3 70B:tä resurssirajoitteisissa laitteissa, avaa monia jännittäviä mahdollisuuksia ja käytännöllisiä sovelluksia. Tässä on esimerkkejä tämän ominaisuuden hyödyntämisestä:

1. Edge-käyttöönotto : Hierarkkinen päättely tukee LLM:n käyttöönottoa reunalaitteissa, kuten älypuhelimissa, tableteissa ja sulautetuissa järjestelmissä. Tämä ominaisuus tasoittaa tietä uuden sukupolven älykkäille ja kontekstitietoisille sovelluksille, jotka voivat toimia paikallisesti ilman pilvipohjaisia ​​palveluita tai jatkuvaa verkkoyhteyttä.
2. luonnollisen kielen käsittely : Suuret kielimallit toimivat hyvin erilaisissa luonnollisen kielen käsittelytehtävissä, mukaan lukien tekstin luominen, yhteenveto, kääntäminen ja kysymyksiin vastaaminen. Suorittamalla näitä malleja reunalaitteissa kehittäjät voivat luoda erittäin reagoivia ja interaktiivisia sovelluksia, joissa on reaaliaikaiset kielenkäsittelyominaisuudet.
3. Keskusteleva AI : Keskustelevat tekoälyassistentit ovat kasvattaneet suosiotaan viime vuosina, mutta niiden käyttöönotto on suurelta osin rajoittunut pilvipohjaisiin palveluihin suurten kielimallien laskentavaatimusten vuoksi. Kerroksellisen päättelyn avulla nämä avustajat voidaan integroida suoraan paikalliseen laitteeseen, mikä mahdollistaa luonnollisemman ja reagoivamman vuorovaikutuksen.

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä monista sovelluksista, jotka voidaan saavuttaa käyttämällä LLaMa 3 70B:tä vaatimattomilla laitteistokokoonpanoilla. Kun hierarkkisen päättelyn kenttä kasvaa jatkuvasti, voimme odottaa näkevän uusia innovatiivisia käyttötapauksia, jotka ylittävät resurssirajoitetun laskennan rajoja.

Johtopäätös ja tulevaisuuden näkymät

LLaMa 3 70B -mallin käyttäminen 4 Gt:n grafiikkasuorittimella hierarkkisen päättelyn avulla on tärkeä virstanpylväs laajamittaisen kielimallin käyttöönoton alalla. Voittamalla muistirajoitukset, jotka ovat perinteisesti estäneet näiden mallien laajaa käyttöönottoa, tasoittelemme tietä tulevalle älykkäiden kieltenkäsittelyominaisuuksien saatavuudelle useammille käyttäjille ja sovelluksille.

Matka todella kaikkialla olevan ja tehokkaan LLM-käyttöönoton saavuttamiseksi ei kuitenkaan ole vielä kaukana. Koska tehokkaampien ja tehokkaampien mallien kysyntä kasvaa jatkuvasti, tutkijoiden ja insinöörien on tutkittava uusia optimoinnin ja tehokkuuden alueita.

Lupaava tapa tulevalle tutkimukselle on yhdistää kvantifiointi- ja karsintatekniikat hierarkkiseen päättelyyn. Kvantisointi sisältää malliparametrien pakkaamisen vähentämällä numeerista tarkkuutta, kun taas karsiminen poistaa tarpeettomat tai merkityksettömät parametrit malliarkkitehtuurista. Yhdistämällä nämä tekniikat hierarkkiseen päättelyyn voidaan saavuttaa enemmän muistin säästöjä, mikä mahdollistaa suurempien mallien käyttöönoton resurssirajoitteisissa laitteissa.

Lisäksi erityisesti suurten kielimallien päättelyyn tarkoitettujen laitteistokiihdyttimien kehittäminen voi edelleen parantaa hierarkkisen päättelyn suorituskykyä ja tehokkuutta. Aivan kuten grafiikkasuorittimet mullistivat syväoppimisen alan tarjoamalla omistetun laitteiston matriisitoimintoihin, erityisesti Transformer-malleille rakennetut kiihdytit voivat merkittävästi lisätä kielimallien käyttöönoton nopeutta ja energiatehokkuutta.

Toinen jännittävä suunta on tutkia hajautettuja ja yhdistettyjä oppimismenetelmiä LLM:lle. Hyödyntämällä useiden laitteiden kollektiivisia laskentaresursseja voi olla mahdollista kouluttaa ja ottaa käyttöön malleja, jotka ylittävät huomattavasti minkä tahansa yksittäisen laitteen ominaisuudet. Tämä voisi tasoittaa tietä tehokkaammille ja monipuolisemmille kielimalleille, joita voidaan mukauttaa tiettyihin toimialueisiin, tehtäviin tai käyttäjien mieltymyksiin.

Yhteenvetona voidaan todeta, että LLaMa 3 70B:n käyttö 4 Gt:n grafiikkasuorittimella AirLLM:n ja hierarkkisten päätelmien avulla on osoitus tutkimusyhteisön kekseliäisyydestä ja sitkeydestä.Vaikka tämä saavutus on tärkeä askel eteenpäin, se on vasta alkua matkalle kohti tulevaisuutta, jossa älykkäät kielenkäsittelyominaisuudet ovat todella kaikkialla ja kaikkien saatavilla.