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階層推論を使用したラージ モデル言語 (LLM) の実装

大規模言語モデル (LLM) の分野は最近大幅な進歩を遂げており、LLaMa 3 70B などのモデルは、これまで可能だと考えられていた限界を押し広げています。ただし、これらのモデルのサイズが非常に大きいため、特にメモリに制限のある GPU などのリソースに制約のあるデバイスでは、その展開と実際の使用に大きな課題が生じます。

LLM のメモリ使用量が大きい主な理由は、互いに積み重ねられた複数の層で構成される複雑なアーキテクチャにあります。従来のモデル展開方法では、モデル全体をメモリに読み込む必要がありますが、利用可能なメモリ容量を超えるモデルではすぐに実行できなくなります。この制限により、最先端の LLM の広範な導入が妨げられ、その使用が特殊なハードウェア セットアップまたはクラウドベースの環境に限定されます。

このブログ投稿では、通常の 4GB GPU で LLaMa 3 70B モデルを実行できる革新的なテクノロジである階層化推論について説明します。このアプローチを活用することで、従来、大規模な言語モデルの展開を悩ませてきたメモリの制約を効果的に回避でき、より広範なアクセシビリティと実用的なアプリケーションへの道を切り開くことができます。

分割統治: 階層的推論

階層的推論の核心は、モノリシック モデルをより小さく、より管理しやすいコンポーネントに分割する「分割統治」戦略です。この手法では、モデル全体を一度にメモリにロードするのではなく、必要に応じて必要なレイヤーのみを GPU メモリにロードします。特定のレイヤーの計算が実行されると、そのレイヤーによって占有されていたメモリがすぐに解放され、次のレイヤーをロードして処理できるようになります。

このアプローチにより、メモリ フットプリントがわずか 1 つのコンバータ層のサイズに効果的に削減されます。LLaMa 3 70B モデルの場合、これは約 1.6GB であり、モデル全体のサイズのほんの一部です。このレイヤーごとの実行を慎重に調整することで、中程度の GPU 構成であってもメモリ制約を遵守しながら、モデルの能力を最大限に活用できます。

階層的推論手法は、LLM の固有の構造のため、LLM に特に適しています。これらのモデルは一連のトランスフォーマー層で構成されており、各トランスフォーマー層は特定の方法で入力データを処理および調整する役割を果たします。これらの層の実行を分離することで、複数の反復にわたって計算負荷を効率的に分散できるため、全体的なメモリ要件を最小限に抑えることができます。

AirLLM を使用した階層的推論の実装

階層的推論の概念は単純ですが、実際の実装は複雑でエラーが発生しやすいものになります。幸いなことに、AirLLM ライブラリは、階層推論を使用して大規模な言語モデルを実行するための強力でユーザーフレンドリーなフレームワークを提供することで、このプロセスを簡素化します。

AirLLM は、リソースに制約のあるハードウェア (メモリ容量が限られた GPU など) に LLM を展開するように設計されたオープン ソースの Python ライブラリです。これにより、階層化された推論の複雑な詳細が抽象化され、開発者はメモリ管理や階層実行の低レベルの複雑さを気にすることなく、コア アプリケーションに集中できるようになります。

airllm の主な利点の 1 つは、PyTorch や TensorFlow などの一般的な深層学習フレームワークとのシームレスな統合です。この統合により、開発者は既存の知識とコード ベースを活用できるようになり、学習曲線が最小限に抑えられ、階層推論の世界への移行がスムーズになります。

AirLLM が階層推論を使用して 4GB GPU で LLaMa 3 70B モデルを実行する方法の概要を次に示します。

1. モデルのロード : 最初のステップは、LLaMa 3 70B モデル チェックポイントをメモリにロードすることです。 airllm は、必要な前処理とデータのフォーマット手順を処理する、このための便利な API を提供します。
2. レイヤー抽出 : モデルをロードした後、airllm はモデル アーキテクチャから個々のトランス層を抽出します。このプロセスには、モデルの構造の分析とレイヤー間の境界の特定が含まれます。
3. メモリ管理 : 各レイヤーを実行する前に、airllm は GPU に十分なメモリがあることを確認します。必要に応じて、以前に処理されたレイヤーをアンロードしてメモリを解放し、今後のレイヤー用のスペースを確保します。
4. レイヤーの実行 : 必要なメモリを割り当てた後、airllm は GPU 上で現在のレイヤーの計算を実行します。このプロセスには、入力データをレイヤーの操作に入力し、結果の出力をキャプチャすることが含まれます。
5. 出力の伝播 : レイヤを実行した後、airllm は出力をシーケンス内の次のレイヤに伝播します。このステップには、後続のレイヤーの入力要件との互換性を確保するために、追加の前処理またはデータの再形成が含まれる場合があります。
6. 反復して最適化する : モデル内の各レイヤーに対してステップ 3 ～ 5 を繰り返し、モデル全体を階層的に効果的に実行します。 airllm は、効率を最大化し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えるために、キャッシュや並列化などのさまざまな最適化手法を採用しています。
7. 最終出力: すべてのレイヤーの実行が完了した後、airllm は最終出力を結合し、ダウンストリーム アプリケーションまたはさらなる処理に適した形式でレンダリングします。

AirLLM を活用することで、開発者はハードウェア リソースに制限されることなく、LLaMa 3 70B のような大規模言語モデルの可能性を最大限に活用できます。ライブラリの抽象化および最適化機能により、階層的推論のプロセスが簡素化され、シームレスで効率的な展開エクスペリエンスが実現します。

パフォーマンスの考慮事項と最適化

階層推論は大規模な言語モデルに関連するメモリ制約を解決しますが、追加の計算オーバーヘッドと潜在的なパフォーマンスへの影響が伴います。ただし、airllm はさまざまな最適化手法を採用して、これらの課題を軽減し、効率的な実行を保証します。

airllm で使用される主要な最適化の 1 つはレイヤー キャッシュです。一部のレイヤーは、モデルの実行中に、特に反復計算または再帰計算を伴うタスクで複数回再利用される場合があります。これらの層の中間出力をキャッシュすることにより、airllm は冗長な計算を大幅に削減し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

さらに、airllm は並列化テクノロジーをサポートし、最新の GPU のコンピューティング能力を最大限に活用します。 airllm はワークロードを複数の GPU コアに分散することで、個々のレイヤーの実行を高速化し、全体のスループットをさらに向上させることができます。

階層推論では大規模な言語モデルを適度なハードウェア構成にデプロイできますが、実行速度と遅延には依然としてトレードオフが存在する可能性があることに注意してください。特定のユースケースとパフォーマンス要件に応じて、開発者はモデルのサイズ、ハードウェア リソース、計算効率のバランスを取る必要がある場合があります。

実際のアプリケーションとユースケース

リソースに制約のあるデバイス上で LLaMa 3 70B などの大規模な言語モデルを実行できる機能により、多くのエキサイティングな可能性と実用的なアプリケーションが開かれます。この機能を活用する方法の例をいくつか示します。

1. エッジ展開 : 階層推論は、スマートフォン、タブレット、組み込みシステムなどのエッジ デバイスでの LLM の展開をサポートします。この機能により、クラウドベースのサービスに依存したり、ネットワークの常時接続を必要とせずにローカルで実行できる、インテリジェントでコンテキスト認識型の新世代のアプリケーションへの道が開かれます。
2. 自然言語処理 : 大規模な言語モデルは、テキスト生成、要約、翻訳、質問応答など、さまざまな自然言語処理タスクで適切に機能します。これらのモデルをエッジ デバイス上で実行することにより、開発者は、リアルタイム言語処理機能を備えた、応答性の高いインタラクティブなアプリケーションを作成できます。
3. 会話型AI ：会話型 AI アシスタントは近年人気が高まっていますが、大規模な言語モデルの計算要件のため、その導入は主にクラウドベースのサービスに限定されています。階層化された推論により、これらのアシスタントをローカル デバイスに直接統合できるため、より自然で応答性の高い対話が可能になります。

これらは、控えめなハードウェア構成で LLaMa 3 70B を実行することで実現できる多くのアプリケーションのほんの一例です。階層推論の分野が成長し続けるにつれて、リソースに制約のあるコンピューティングの限界を押し上げる、より革新的なユースケースが出現することが期待されます。

結論と今後の展望

階層推論を使用して LLaMa 3 70B モデルを 4GB GPU で実行できることは、大規模な言語モデル展開の分野における重要なマイルストーンです。これらのモデルの広範な採用をこれまで妨げてきたメモリ制限を克服することで、より広範囲のユーザーやアプリケーションがインテリジェントな言語処理機能に将来アクセスできる道が開かれます。

ただし、真にユビキタスで効率的な LLM 導入を実現する旅はまだ終わっていません。より強力で強力なモデルへの需要が高まるにつれ、研究者やエンジニアは最適化と効率化の新たな領域を探求する必要があります。

将来の研究の有望な手段は、量子化および枝刈り技術を階層的推論と組み合わせることです。量子化には、数値精度を下げることによるモデル パラメーターの圧縮が含まれますが、プルーニングでは、モデル アーキテクチャから冗長なパラメーターや重要でないパラメーターが削除されます。これらの手法を階層推論と組み合わせることで、メモリを大幅に節約でき、リソースに制約のあるデバイスに大規模なモデルを展開できるようになります。

さらに、大規模言語モデル推論専用の専用ハードウェア アクセラレータを開発すると、階層推論のパフォーマンスと効率をさらに向上させることができます。 GPU が行列演算専用のハードウェアを提供することで深層学習の分野に革命をもたらしたのと同様に、Transformer モデル専用に構築されたアクセラレータは、言語モデルの展開の速度とエネルギー効率を大幅に向上させることができます。

もう 1 つの興味深い方向性は、LLM の分散学習方法と連合学習方法を探索することです。複数のデバイスの集合的なコンピューティング リソースを活用することで、単一デバイスの機能をはるかに超えるモデルをトレーニングおよび展開できる可能性があります。これにより、特定のドメイン、タスク、またはユーザーの好みに適応できる、より強力で多様な言語モデルへの道が開かれる可能性があります。

要約すると、AirLLM と階層推論を使用して 4GB GPU で LLaMa 3 70B を実行できることは、研究コミュニティの創意工夫と忍耐力の証です。この成果は重要な前進を示していますが、インテリジェントな言語処理機能が真にユビキタスで誰もが利用できる未来に向けた旅の始まりにすぎません。