AI-modellen en platforms

Grote Taalmodellen Parameters en Geheugenvereisten Begrijpen: Een Diepe Duik

mm
Gepubliceerd op
Bijgewerkt op
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Grote Taalmodellen (LLM’s) hebben de afgelopen jaren een opmerkelijke vooruitgang geboekt. Modellen zoals GPT-4, Google’s Gemini en Claude 3 zetten nieuwe standaarden voor capaciteiten en toepassingen. Deze modellen verbeteren niet alleen tekstgeneratie en -vertaling, maar breken ook nieuwe grond in multimodale verwerking, waarbij tekst, afbeeldingen, audio en video worden gecombineerd om meer omvattende AI-oplossingen te bieden.

Bijvoorbeeld, OpenAI’s GPT-4 heeft aanzienlijke verbeteringen laten zien in het begrijpen en genereren van menselijke tekst, terwijl Google’s Gemini-modellen uitblinken in het omgaan met diverse gegevenstypen, waaronder tekst, afbeeldingen en audio, waardoor meer naadloze en contextueel relevante interacties mogelijk worden. Anthropic’s Claude 3-modellen worden opgemerkt vanwege hun meertalige capaciteiten en verbeterde prestaties in AI-taken.

Terwijl de ontwikkeling van LLM’s blijft versnellen, wordt het begrijpen van de nuances van deze modellen, met name hun parameters en geheugenvereisten, cruciaal. Deze gids heeft als doel deze aspecten te demystificeren en biedt een gedetailleerde en gemakkelijk te begrijpen uitleg.

De Basis van Grote Taalmodellen

Wat Zijn Grote Taalmodellen?

Grote Taalmodellen zijn neurale netwerken die zijn getraind op enorme datasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Ze vertrouwen op architectuur zoals Transformers, die mechanismen zoals zelfaandacht gebruiken om tekst te verwerken en te produceren.

Belang van Parameters in LLM’s

Parameters zijn de kerncomponenten van deze modellen. Ze omvatten gewichten en biases, die het model tijdens de training aanpast om fouten in voorspellingen te minimaliseren. Het aantal parameters correleert vaak met de capaciteit en prestaties van het model, maar beïnvloedt ook de berekenings- en geheugenvereisten.

Transformer Architectuur Begrijpen

Transformers-architectuur

Transformers Architectuur

Overzicht

De Transformer-architectuur, geïntroduceerd in het artikel “Attention Is All You Need” door Vaswani et al. (2017), is de basis geworden voor veel LLM’s. Het bestaat uit een encoder en een decoder, elk bestaande uit meerdere identieke lagen.

Encoder- en Decodercomponenten

  • Encoder: Verwerkt de invoersequentie en creëert een contextueel bewustzijn.
  • Decoder: Genereert de uitvoersequentie met behulp van de encoder’s representatie en de eerder gegenereerde tokens.

Sleutelbouwstenen

  1. Multi-Head Aandacht: Stelt het model in staat om zich tegelijkertijd op verschillende delen van de invoersequentie te concentreren.
  2. Feed-Forward Neurale Netwerken: Voegt non-lineariteit en complexiteit toe aan het model.
  3. Laag Normalisatie: Stabiliseert en versnelt de training door tussenliggende uitvoer te normaliseren.

Het Berekenen van het Aantal Parameters

Transformer Training

Pretrained Modellen voor Efficiënte Transformer Training

Het Berekenen van Parameters in Transformer-gebaseerde LLM’s

Laten we de parameterberekening voor elk onderdeel van een Transformer-gebaseerde LLM uitbreken. We gebruiken de notatie uit het oorspronkelijke artikel, waarbij d_model de dimensie van de verborgen staten van het model vertegenwoordigt.

  1. Embedding Laag:
    • Parameters = vocab_size * d_model
  2. Multi-Head Aandacht:
    • Voor h hoofden, met d_k = d_v = d_model / h:
    • Parameters = 4 * d_model^2 (voor Q, K, V en uitvoerprojecties)
  3. Feed-Forward Netwerk:
    • Parameters = 2 * d_model * d_ff + d_model + d_ff
    • Waar d_ff meestal 4 * d_model is
  4. Laag Normalisatie:
    • Parameters = 2 * d_model (voor schaal en bias)

Totaal parameters voor één Transformer-laag:

  • Parameters_layer = Parameters_attention + Parameters_ffn + 2 * Parameters_layernorm

Voor een model met N lagen:

  • Totaal Parameters = N * Parameters_layer + Parameters_embedding + Parameters_output

Voorbeeldberekening

Laten we een model overwegen met de volgende specificaties:

  • d_model = 768
  • h (aantal aandachthoofden) = 12
  • N (aantal lagen) = 12
  • vocab_size = 50.000
  1. Embedding Laag:
    • 50.000 * 768 = 38.400.000
  2. Multi-Head Aandacht:
    • 4 * 768^2 = 2.359.296
  3. Feed-Forward Netwerk:
    • 2 * 768 * (4 * 768) + 768 + (4 * 768) = 4.719.616
  4. Laag Normalisatie:
    • 2 * 768 = 1.536

Totaal parameters per laag:

  • 2.359.296 + 4.719.616 + (2 * 1.536) = 7.081.984

Totaal parameters voor 12 lagen:

  • 12 * 7.081.984 = 84.983.808

Totaal modelparameters:

  • 84.983.808 + 38.400.000 = 123.383.808

Dit model zou ongeveer 123 miljoen parameters hebben.

Soorten Geheugen Gebruik

Bij het werken met LLM’s moeten we twee hoofdtypen geheugen gebruik overwegen:

  1. Model Geheugen: Het geheugen dat nodig is om de modelparameters op te slaan.
  2. Werkgeheugen: Het geheugen dat nodig is tijdens inferentie of training om tussenliggende activaties, gradients en optimizer staten op te slaan.

Het Berekenen van Model Geheugen

Het modelgeheugen is rechtstreeks gerelateerd aan het aantal parameters. Elk parameter wordt meestal opgeslagen als een 32-bits drijvendekommagetallen, hoewel sommige modellen mixed-precision training gebruiken met 16-bits floats.

Model Geheugen (bytes) = Aantal parameters * Bytes per parameter

Voor ons voorbeeldmodel met 123 miljoen parameters:

  • Model Geheugen (32-bits) = 123.383.808 * 4 bytes = 493.535.232 bytes ≈ 494 MB
  • Model Geheugen (16-bits) = 123.383.808 * 2 bytes = 246.767.616 bytes ≈ 247 MB

Het Schatten van Werkgeheugen

Werkgeheugenvereisten kunnen aanzienlijk variëren op basis van de specifieke taak, batchgrootte en sequentielengte. Een ruwe schatting voor werkgeheugen tijdens inferentie is:

Werkgeheugen ≈ 2 * Model Geheugen

Dit houdt rekening met het opslaan van zowel de modelparameters als de tussenliggende activaties. Tijdens de training kunnen de geheugenvereisten nog hoger zijn vanwege de noodzaak om gradients en optimizer staten op te slaan:

Trainingsgeheugen ≈ 4 * Model Geheugen

Voor ons voorbeeldmodel:

  • Inferentie Werkgeheugen ≈ 2 * 494 MB = 988 MB ≈ 1 GB
  • Trainingsgeheugen ≈ 4 * 494 MB = 1.976 MB ≈ 2 GB

Steady-State Geheugen Gebruik en Peak Geheugen Gebruik

Bij het trainen van grote taalmodellen op basis van de Transformer-architectuur is het begrijpen van geheugen gebruik cruciaal voor efficiënte resource allocatie. Laten we de geheugenvereisten in twee hoofdcategorieën onderverdelen: steady-state geheugen gebruik en peak geheugen gebruik.

Steady-State Geheugen Gebruik

Het steady-state geheugen gebruik bestaat uit de volgende componenten:

  1. Model Gewichten: FP32-kopieën van de modelparameters, die 4N bytes vereisen, waar N het aantal parameters is.
  2. Optimizer Staten: Voor de Adam-optimizer, dit vereist 8N bytes (2 staten per parameter).
  3. Gradients: FP32-kopieën van de gradients, die 4N bytes vereisen.
  4. Invoer Data: Aannemend int64-invoer, dit vereist 8BD bytes, waar B de batchgrootte is en D de invoerdimensie.

Het totale steady-state geheugen gebruik kan worden benaderd door:

  • M_steady = 16N + 8BD bytes

Peak Geheugen Gebruik

Peak geheugen gebruik treedt op tijdens de backward pass wanneer activaties worden opgeslagen voor gradient berekening. De belangrijkste bijdragers aan peak geheugen zijn:

  1. Laag Normalisatie: Vereist 4E bytes per laag normalisatie, waar E = BSH (B: batchgrootte, S: sequentielengte, H: verborgen grootte).
  2. Aandacht Blok:
    • QKV-berekening: 2E bytes
    • Aandacht matrix: 4BSS bytes (S: sequentielengte)
    • Aandacht uitvoer: 2E bytes
  3. Feed-Forward Blok:
    • Eerste lineaire laag: 2E bytes
    • GELU-activatie: 8E bytes
    • Tweede lineaire laag: 2E bytes
  4. Cross-Entropy Verlies:
    • Logits: 6BSV bytes (V: vocabulaire grootte)

Het totale activatiegeheugen kan worden geschat als:

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

Waar L het aantal Transformer-lagen is.

Totaal Peak Geheugen Gebruik

Het peak geheugen gebruik tijdens de training kan worden benaderd door de steady-state geheugen en activatiegeheugen te combineren:

  • M_peak = M_steady + M_act + 4BSV bytes

De extra 4BSV-term houdt rekening met een extra toewijzing aan het begin van de backward pass.

Door deze componenten te begrijpen, kunnen we geheugen gebruik tijdens training en inferentie optimaliseren, waardoor efficiënte resource allocatie en verbeterde prestaties van grote taalmodellen mogelijk worden.

Schaalwetten en Efficiëntie Overwegingen

Schaalwetten voor LLM’s

Onderzoek heeft aangetoond dat de prestaties van LLM’s de neiging hebben om bepaalde schaalwetten te volgen naarmate het aantal parameters toeneemt. Kaplan et al. (2020) observeerden dat modelprestaties verbeteren als een machtswet van het aantal parameters, compute-budget en datasetgrootte.

De relatie tussen modelprestaties en aantal parameters kan worden benaderd door:

Prestaties ∝ N^α

Waar N het aantal parameters is en α een schaal-exponent is, meestal rond de 0,07 voor taalmodelleringstaken.

Dit impliceert dat om een verbetering van 10% in prestaties te bereiken, we het aantal parameters moeten verhogen met een factor van 10^(1/α) ≈ 3,7.

Efficiëntie Technieken

Aangezien LLM’s blijven groeien, hebben onderzoekers en beoefenaars verschillende technieken ontwikkeld om efficiëntie te verbeteren:

a) Gemengde Precisie Training: Het gebruik van 16-bits of zelfs 8-bits drijvendekommagetallen voor bepaalde bewerkingen om geheugen gebruik en berekeningsvereisten te verminderen.

b) Model Parallelisme: Het distribueren van het model over meerdere GPU’s of TPU’s om grotere modellen te verwerken dan op één apparaat past.

c) Gradient Checkpointing: Het ruilen van berekening voor geheugen door bepaalde activaties opnieuw te berekenen tijdens de backward pass in plaats van ze op te slaan.

d) Snoeien en Quantificatie: Het verwijderen van minder belangrijke gewichten of het verminderen van hun precisie na de training om kleinere, efficiëntere modellen te creëren.

e) Distillatie: Het trainen van kleinere modellen om het gedrag van grotere modellen na te bootsen, waarbij mogelijk veel van de prestaties behouden wordt met minder parameters.

Praktisch Voorbeeld en Berekeningen

GPT-3, een van de grootste taalmodellen, heeft 175 miljard parameters. Het gebruikt de decoder-kant van de Transformer-architectuur. Om zijn schaal te begrijpen, laten we de parameter telling uitbreken met hypothetische waarden:

  • d_model = 12288
  • d_ff = 4 * 12288 = 49152
  • Aantal lagen = 96

Voor één decoder-laag:

Totaal Parameters = 8 * 12288^2 + 8 * 12288 * 49152 + 2 * 12288 ≈ 1,1 miljard

Totaal voor 96 lagen:
1,1 miljard * 96 = 105,6 miljard

De resterende parameters komen van embedding en andere componenten.

Conclusie

Het begrijpen van de parameters en geheugenvereisten van grote taalmodellen is cruciaal voor het effectief ontwerpen, trainen en implementeren van deze krachtige tools. Door de componenten van de Transformer-architectuur uit te breken en praktische voorbeelden zoals GPT te onderzoeken, krijgen we een dieper inzicht in de complexiteit en schaal van deze modellen.

Om verder te gaan met de laatste ontwikkelingen in grote taalmodellen en hun toepassingen, bekijk deze uitgebreide gidsen:

mm

Ik heb de afgelopen vijf jaar doorgebracht met het onderdompelen van mezelf in de fascinerende wereld van Machine Learning en Deep Learning. Mijn passie en expertise hebben me geleid om bij te dragen aan meer dan 50 diverse software-engineeringprojecten, met een bijzondere focus op AI/ML. Mijn voortdurende nieuwsgierigheid heeft me ook aangetrokken tot Natural Language Processing, een vakgebied dat ik graag verder wil verkennen.