Modely a platformy AI

Porozumění parametrům a požadavkům na paměť velkých jazykových modelů: hluboké prokročení

mm
Publikováno
Aktualizováno
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Velké jazykové modely (LLM) zaznamenaly v posledních letech pozoruhodný pokrok. Modely jako GPT-4, Google’s Gemini a Claude 3 nastavují nové standardy pro schopnosti a aplikace. Tyto modely nejen zlepšují generování textu a překlad, ale také otevírají nové možnosti v multimodálním zpracování, kombinujícím text, obrázky, audio a video vstupy pro komplexnější řešení umělé inteligence.

Například OpenAI’s GPT-4 prokázal významná zlepšení v porozumění a generování lidského textu, zatímco Google’s Gemini modely vynikají v zpracování různých typů dat, včetně textu, obrázků a audio, umožňujících tak hladší a kontextuálně relevantnější interakce. Podobně modely Anthropic’s Claude 3 jsou známé svými multijazyčnými schopnostmi a vylepšenými výkony v úkolech umělé inteligence.

Jak se vývoj LLM pokračuje, je důležité pochopit složitosti těchto modelů, zejména jejich parametry a požadavky na paměť. Tento průvodce má za cíl vysvětlit tyto aspekty podrobně a srozumitelně.

Základy velkých jazykových modelů

Co jsou velké jazykové modely?

Velké jazykové modely jsou neuronové sítě trénované na velkých datech pro porozumění a generování lidského jazyka. Závisí na architekturách jako Transformers, které používají mechanismy jako self-attention pro zpracování a generování textu.

Důležitost parametrů v LLM

Parametry jsou základními komponentami těchto modelů. Zahrnují váhy a biasy, které model upravuje během trénování pro minimalizaci chyb v předpovědích. Počet parametrů často koreluje s kapacitou a výkonem modelu, ale také ovlivňuje jeho výpočetní a paměťové požadavky.

Porozumění architektuře Transformer

Transformers-architecture

Architektura Transformerů

Přehled

Architektura Transformer, představená v článku “Attention Is All You Need” od Vaswani et al. (2017), se stala základem pro mnoho LLM. Skládá se z encoderu a decoderu, každý složený z několika identických vrstev.

Komponenty encoderu a decoderu

  • Encoder: Zpracovává vstupní sekvenci a vytváří kontextově vědomé représentaci.
  • Decoder: Generuje výstupní sekvenci pomocí représentace encoderu a předchozích generovaných tokenů.

Klíčové stavební bloky

  1. Multi-Head Attention: Umožňuje modelu soustředit se na různé části vstupní sekvence současně.
  2. Feed-Forward Neural Networks: Přidává nelinearitu a složitost modelu.
  3. Layer Normalization: Stabilizuje a urychluje trénování normalizací mezitímních výstupů.

Výpočet počtu parametrů

Transformer Training

Předtrénované modely pro efektivní trénování Transformerů

Výpočet parametrů v Transformer-based LLM

Rozložme výpočet parametrů pro každou komponentu Transformer-based LLM. Budeme používat notaci z původního článku, kde d_model reprezentuje dimenzi skrytých stavů modelu.

  1. Vrstva embeddingu:
    • Parametry = vocab_size * d_model
  2. Multi-Head Attention:
    • Pro h hlav, s d_k = d_v = d_model / h:
    • Parametry = 4 * d_model^2 (pro Q, K, V a výstupní projekce)
  3. Feed-Forward Network:
    • Parametry = 2 * d_model * d_ff + d_model + d_ff
    • Kde d_ff je obvykle 4 * d_model
  4. Layer Normalization:
    • Parametry = 2 * d_model (pro scale a bias)

Celkové parametry pro jednu vrstvu Transformeru:

  • Parametry_layer = Parametry_attention + Parametry_ffn + 2 * Parametry_layernorm

Pro model s N vrstvami:

  • Celkové parametry = N * Parametry_layer + Parametry_embedding + Parametry_output

Příklad výpočtu

Zvažme model s následujícími specifikacemi:

  • d_model = 768
  • h (počet attention hlav) = 12
  • N (počet vrstev) = 12
  • vocab_size = 50 000
  1. Vrstva embeddingu:
    • 50 000 * 768 = 38 400 000
  2. Multi-Head Attention:
    • 4 * 768^2 = 2 359 296
  3. Feed-Forward Network:
    • 2 * 768 * (4 * 768) + 768 + (4 * 768) = 4 719 616
  4. Layer Normalization:
    • 2 * 768 = 1 536

Celkové parametry pro jednu vrstvu:

  • 2 359 296 + 4 719 616 + (2 * 1 536) = 7 081 984

Celkové parametry pro 12 vrstev:

  • 12 * 7 081 984 = 84 983 808

Celkové parametry modelu:

  • 84 983 808 + 38 400 000 = 123 383 808

Tento model by měl přibližně 123 milionů parametrů.

Typy využití paměti

Při práci s LLM je třeba brát v úvahu dva hlavní typy využití paměti:

  1. Paměť modelu: Paměť vyžadovaná pro uložení parametrů modelu.
  2. Pracovní paměť: Paměť potřebná během inference nebo trénování pro uložení mezitímních aktivací, gradientů a stavů optimalizátoru.

Výpočet paměti modelu

Paměť modelu je přímo spojena s počtem parametrů. Každý parametr je obvykle uložen jako 32bitový浮点数, i když některé modely používají mixed-precision trénování s 16bitovými浮点ovými čísly.

Paměť modelu (byte) = Počet parametrů * Byte na parametr

Pro náš příklad modelu s 123 miliony parametrů:

  • Paměť modelu (32-bit) = 123 383 808 * 4 byte = 493 535 232 byte ≈ 494 MB
  • Paměť modelu (16-bit) = 123 383 808 * 2 byte = 246 767 616 byte ≈ 247 MB

Odhad pracovní paměti

Požadavky na pracovní paměť se mohou výrazně lišit v závislosti na konkrétní úloze, velikosti dávky a délce sekvence. Přibližný odhad pro pracovní paměť během inference je:

Pracovní paměť ≈ 2 * Paměť modelu

To zahrnuje uložení obou modelových parametrů a mezitímních aktivací. Během trénování mohou být požadavky na paměť ještě vyšší kvůli potřebě uložit gradienty a stavy optimalizátoru:

Trénovací paměť ≈ 4 * Paměť modelu

Pro náš příklad modelu:

  • Pracovní paměť během inference ≈ 2 * 494 MB = 988 MB ≈ 1 GB
  • Trénovací paměť ≈ 4 * 494 MB = 1 976 MB ≈ 2 GB

Steady-state využití paměti a špičkové využití paměti

Při trénování velkých jazykových modelů založených na architektuře Transformer je důležité porozumět požadavkům na paměť. Rozdělíme požadavky na paměť do dvou hlavních kategorií: steady-state využití paměti a špičkové využití paměti.

Steady-state využití paměti

Steady-state využití paměti se skládá z následujících komponent:

  1. Modelové váhy: FP32 kopie modelových parametrů, vyžadující 4N byte, kde N je počet parametrů.
  2. Stavy optimalizátoru: Pro optimalizátor Adam vyžaduje 8N byte (2 stavy na parametr).
  3. Gradienty: FP32 kopie gradientů, vyžadující 4N byte.
  4. Vstupní data: Při předpokladu int64 vstupních dat vyžaduje 8BD byte, kde B je velikost dávky a D je vstupní dimenze.

Celkové steady-state využití paměti lze aproximovat:

  • M_steady = 16N + 8BD byte

Špičkové využití paměti

Špičkové využití paměti nastává během zpětného projekce, kdy jsou uloženy aktivační funkce pro výpočet gradientů. Hlavní přispěvatelé k špičkovému využití paměti jsou:

  1. Layer Normalization: Vyžaduje 4E byte na vrstvu normální, kde E = BSH (B: velikost dávky, S: délka sekvence, H: skrytá velikost).
  2. Attention Block:
    • QKV výpočet: 2E byte
    • Attention matic: 4BSS byte (S: délka sekvence)
    • Attention výstup: 2E byte
  3. Feed-Forward Block:
    • První lineární vrstva: 2E byte
    • GELU aktivace: 8E byte
    • Druhá lineární vrstva: 2E byte
  4. Cross-Entropy Loss:
    • Logits: 6BSV byte (V: velikost slovníku)

Celkové aktivační paměti lze odhadnout:

  • M_act = L * (14E + 4BSS) + 6BSV byte

Kde L je počet Transformer vrstev.

Celkové špičkové využití paměti

Špičkové využití paměti během trénování lze aproximovat kombinací steady-state paměti a aktivační paměti:

  • M_peak = M_steady + M_act + 4BSV byte

Přidání 4BSV termínu zahrnuje další alokaci na začátku zpětného projekce.

Porozuměním těmto komponentům můžeme optimalizovat využití paměti během trénování a inference, zajišťujíc tak efektivní alokaci zdrojů a lepší výkon velkých jazykových modelů.

Škálovací zákony a úvahy o efektivitě

Škálovací zákony pro LLM

Výzkum ukázal, že výkon LLM následuje určitým škálám, jak se zvyšuje počet parametrů. Kaplan et al. (2020) pozorovali, že výkon modelu se zlepšuje jako mocninná funkce počtu parametrů, výpočetního rozpočtu a velikosti datové sady.

Vztah mezi výkonem modelu a počtem parametrů lze aproximovat:

Výkon ∝ N^α

Kde N je počet parametrů a α je škálující exponent typicky kolem 0,07 pro úkoly jazykového modelování.

To znamená, že pro dosažení 10% zlepšení výkonu je třeba zvýšit počet parametrů o faktor 10^(1/α) ≈ 3,7.

Techniky efektivnosti

Jak se LLM dále rozšiřují, výzkumníci a praktici vyvinuli různé techniky pro zlepšení efektivnosti:

a) Mixed Precision Training: Používání 16bitových nebo dokonce 8bitových plovoucích čísel pro určitá operace pro snížení využití paměti a výpočetních požadavků.

b) Model Parallelism: Distribuce modelu napříč několika GPU nebo TPU pro zpracování větších modelů, než je možné uložit na jednom zařízení.

c) Gradient Checkpointing: Obchodování mezi výpočtem a pamětí rekompilací určitých aktivací během zpětného projekce místo jejich uložení.

d) Pruning a Quantization: Odstranění méně důležitých váh nebo snížení jejich přesnosti po trénování pro vytvoření menších, efektivnějších modelů.

e) Distillation: Trénování menších modelů pro napodobení chování větších modelů, potenciálně zachování většiny výkonu s méně parametry.

Praktický příklad a výpočty

GPT-3, jeden z největších jazykových modelů, má 175 miliard parametrů. Používá dekodérovou část architektury Transformer. Pro pochopení jeho rozsahu rozložme počet parametrů s hypotetickými hodnotami:

  • d_model = 12288
  • d_ff = 4 * 12288 = 49152
  • počet vrstev = 96

Pro jednu dekodérskou vrstvu:

Celkové parametry = 8 * 12288^2 + 8 * 12288 * 49152 + 2 * 12288 ≈ 1,1 miliardy

Celkové parametry pro 96 vrstev:
1,1 miliardy * 96 = 105,6 miliardy

Zbývající parametry pocházejí z embeddingu a dalších komponent.

Závěr

Porozumění parametrům a požadavkům na paměť velkých jazykových modelů je zásadní pro efektivní návrh, trénování a nasazení těchto mocných nástrojů. Rozložením komponent architektury Transformer a prozkoumáním praktických příkladů, jako je GPT, získáme hlubší vhled do složitosti a rozsahu těchto modelů.

Pro další pochopení nejnovějších pokroků ve velkých jazykových modelech a jejich aplikacích se podívejte na tyto komplexní průvodce:

mm

Já pět let se ponořím do fascinujícího světa strojového učení a hlubokého učení. Mé vášně a odborné znalosti mě vedly k tomu, abych se podílel na více než 50 různých projektech softwarového inženýrství, se zvláštním zaměřením na AI/ML. Mé pokračující zvědavosti mě také přivedly k přirozenému jazykovému zpracování, oblasti, kterou jsem ochoten prozkoumat dále.