พร้อมรับงานวิศวกรรม
การเร่งการอนุมานโมเดลภาษาขนาดใหญ่: เทคนิคสำหรับการปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4 โทรและ PaLM กำลังผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม การปรับใช้โมเดลขนาดใหญ่เหล่านี้ในสภาพแวดล้อมการผลิตทำให้เกิดความท้าทายที่สำคัญในแง่ของข้อกำหนดด้านการคำนวณ การใช้หน่วยความจำ เวลาแฝง และต้นทุน เนื่องจาก LLM ยังคงขยายใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
ในการเจาะลึกทางเทคนิคนี้ เราจะสำรวจเทคนิคล้ำสมัยในการเร่งการอนุมาน LLM ช่วยให้เวลาตอบสนองเร็วขึ้น ปริมาณงานที่สูงขึ้น และการใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เราจะครอบคลุมวิธีการตั้งแต่เทคนิคความแม่นยำเชิงตัวเลขและกลไกความสนใจแบบใหม่ ไปจนถึงนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่ปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับการสร้างข้อความที่มีประสิทธิภาพ
มาเริ่มด้วยการทำความเข้าใจว่าทำไมการอนุมาน LLM จึงมีความท้าทายมากเมื่อเทียบกับโมเดล NLP แบบดั้งเดิม
ความท้าทายในการอนุมานด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ก่อนการถือกำเนิดของ LLM การประมวลผลภาษาธรรมชาติอาศัยโมเดลขนาดเล็กที่เน้นไปที่งานเฉพาะ เช่น การจำแนกข้อความ การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ และการวิเคราะห์ความรู้สึก แม้ว่าจะยังมีการประมวลผลที่เข้มข้น แต่โมเดลเหล่านี้สามารถนำไปใช้งานบนฮาร์ดแวร์ขนาดเล็กและปฏิบัติตามกระบวนการอนุมานที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา
ในทางกลับกัน LLM เป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยใช้พารามิเตอร์นับพันล้านตัว ช่วยให้ทำงานด้านภาษาได้หลากหลายและมีความเชี่ยวชาญที่โดดเด่น อย่างไรก็ตาม ความสามารถนี้ต้องแลกมาด้วยต้นทุน ซึ่งส่งผลให้ความต้องการในการคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างมากในระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน
ความท้าทายหลักประการหนึ่งคือธรรมชาติของการสร้างข้อความด้วย LLM แบบอัตโนมัติ เพื่อสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ แบบจำลองเหล่านี้จะทำนายโทเค็นหนึ่งรายการ (คำหรือคำย่อย) ในแต่ละครั้ง โดยแต่ละโทเค็นใหม่จะขึ้นอยู่กับเอาต์พุตที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้ การพึ่งพาตามลำดับนี้ป้องกันการขนานที่มีประสิทธิภาพ และส่งผลให้เกิดข้อกำหนดในการคำนวณที่ปรับขนาดพหุนามตามความยาวของลำดับ
นอกจากนี้ LLM มักต้องการลำดับการป้อนข้อมูลที่ยาว (พร้อมท์) เพื่อสร้างบริบทที่จำเป็นสำหรับการสร้างข้อความคุณภาพสูง ความยาวอินพุตที่ยาวขึ้นต้องการหน่วยความจำมากขึ้นเพื่อจัดเก็บสถานะระดับกลางและเมทริกซ์ความสนใจ ซึ่งจะทำให้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ตึงเครียดมากขึ้น
ด้วยความท้าทายที่ไม่เหมือนใครเหล่านี้ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแบบดั้งเดิม เช่น การหาปริมาณและกราฟการคำนวณแบบคงที่ อาจขาดประสิทธิภาพได้ โดยต้องดิ้นรนเพื่อรักษาประสิทธิภาพของ LLM ในขณะเดียวกันก็ให้การเร่งความเร็วที่มีความหมาย เรามาเจาะลึกถึงกลยุทธ์หลักบางส่วนที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างชัดเจนเพื่อการเร่งการอนุมาน LLM
เทคนิคความแม่นยำเชิงตัวเลข
ตั้งแต่ความแม่นยำ 32 บิตไปจนถึง 16 บิต
ช่องทางหนึ่งในการเร่งความเร็ว LLM การอนุมานคือการใช้ประโยชน์จากความแม่นยำเชิงตัวเลขที่ลดลงสำหรับน้ำหนักโมเดลและการเปิดใช้งาน เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่ เช่น PyTorch และ TensorFlow โดยทั่วไปจะใช้ความแม่นยำจุดลอยตัว 32 บิต (FP32) ตามค่าเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม การวิจัยแสดงให้เห็นว่า LLM มักจะสามารถรักษาความแม่นยำสูงได้แม้ว่าจะทำงานที่ความแม่นยำต่ำกว่า เช่น 16 บิต (FP16), จำนวนเต็ม 8 บิต (INT8) หรือแม้แต่จำนวนเต็ม 4 บิต (INT4)
การลดความแม่นยำเชิงตัวเลขมีประโยชน์หลายประการ:
- ลดรอยเท้าหน่วยความจำ: การแสดงที่มีความแม่นยำต่ำกว่าต้องใช้หน่วยความจำน้อยกว่า ทำให้โมเดลที่ใหญ่กว่าหรือขนาดแบตช์สามารถพอดีกับข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์เดียวกันได้
- การคำนวณที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: CPU และ GPU สมัยใหม่จำนวนมากให้คำแนะนำพิเศษและการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์สำหรับการคำนวณที่มีความแม่นยำต่ำลง ทำให้สามารถเร่งความเร็วได้อย่างมาก
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: ด้วยความต้องการหน่วยความจำที่น้อยลงและการคำนวณที่เร็วขึ้น การอนุมานที่มีความแม่นยำต่ำลงจึงสามารถแปลไปสู่การใช้พลังงานที่ลดลง ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับการใช้งาน Edge และอุปกรณ์เคลื่อนที่
แม้ว่าเทคนิคความแม่นยำเชิงตัวเลขที่ทรงพลังจะทำให้เกิดการสูญเสียความแม่นยำเมื่อเปรียบเทียบกับการทำงานของ FP32 สิ่งสำคัญคือการประเมินการแลกเปลี่ยนนี้อย่างรอบคอบระหว่างกำไรจากการคำนวณและการด้อยประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
มีสองวิธีหลักในการหาปริมาณด้วย LLM:
การกำหนดปริมาณหลังการฝึกอบรม (PTQ): ในวิธีนี้ LLM จะได้รับการฝึกครั้งแรกโดยใช้ความแม่นยำมาตรฐาน FP32 หลังการฝึก ตุ้มน้ำหนักแบบจำลองจะถูกวัดปริมาณ (แปลง) ให้เป็นรูปแบบที่มีความแม่นยำต่ำกว่า เช่น INT8 หรือ INT4 PTQ ใช้งานได้ตรงไปตรงมา แต่อาจทำให้ความแม่นยำลดลงมากขึ้น
การฝึกอบรมการรับรู้เชิงปริมาณ (QAT): ด้วย QAT กระบวนการเชิงปริมาณจะถูกจำลองในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม ซึ่งช่วยให้โมเดลเรียนรู้ที่จะชดเชยข้อผิดพลาดในการวัดปริมาณ ซึ่งช่วยลดความแม่นยําลงเมื่อมีการปรับใช้โมเดลเชิงปริมาณขั้นสุดท้าย QAT มีส่วนเกี่ยวข้องมากกว่า แต่มักจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับ PTQ
สำหรับการใช้งานจริง เราอาจใช้ประโยชน์จากโมเดลที่มีการกำหนดปริมาณล่วงหน้าซึ่งมีอยู่บนแพลตฟอร์มเช่น กอดหน้าซึ่งโฮสต์โมเดลต่างๆ ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมผ่านวิธีการหาปริมาณที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น หากต้องการโมเดลเชิงปริมาณโดยใช้ Auto-GPTQ ผู้ใช้สามารถโหลดโมเดลดังกล่าวได้อย่างง่ายดายโดยใช้ไลบรารี Transformers ของ Hugging Face นอกจากนี้ เพื่อหาปริมาณโมเดล ยังใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น AutoGPTQ ได้ ซึ่งผสานรวมกับไลบรารีที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่นเพื่อบีบอัดโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ
นี่คือตัวอย่างของการโหลดโมเดล Llama-2-7b ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยใช้ไลบรารี Hugging Face Transformers:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GPTQ" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id) And for custom quantization, one might follow these steps using the AutoGPTQ toolkit: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GPTQConfig model_id = "llama-2-7b-original" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) quantization_config = GPTQConfig(bits=4, dataset="your-dataset", tokenizer=tokenizer) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=quantization_config)
โปรดจำไว้ว่าการหาปริมาณอาจจำเป็นต้องมีการปรับแต่งอย่างละเอียดหลังการหาปริมาณหรือวิศวกรรมทันทีเพื่อรักษาคุณภาพของแบบจำลอง สำหรับการวัดปริมาณใหม่ คุณสามารถมีส่วนร่วมกลับคืนสู่ชุมชนได้โดยการผลักดันโมเดลเชิงปริมาณของคุณไปยังแพลตฟอร์ม เช่น Hugging Face
ตรวจสอบให้แน่ใจเสมอว่ามีความสมดุลระหว่างขนาดโมเดล ข้อกำหนดในการคำนวณ และประสิทธิภาพเมื่อเลือกกลยุทธ์การกำหนดปริมาณสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
อัลกอริธึมการสนใจแบบแฟลช
กลไกความสนใจแบบหลายหัวเป็นองค์ประกอบหลักของ LLM ที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสามารถจับภาพการขึ้นต่อกันในระยะยาวและการนำเสนอตามบริบท อย่างไรก็ตาม การดำเนินการให้ความสนใจนี้ไม่มีประสิทธิภาพในการคำนวณสำหรับการสร้างข้อความแบบถดถอยอัตโนมัติ เนื่องจากต้องคำนวณค่าเดียวกันหลายค่าใหม่สำหรับโทเค็นใหม่แต่ละรายการ
พื้นที่ อัลกอริธึมความสนใจแบบแฟลชซึ่งนำมาใช้ในเอกสาร FlashAttention มอบแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการใช้หน่วยความจำและเป็นมิตรกับการขนานมากขึ้นในการดำเนินการสนใจ แทนที่จะคำนวณค่าความสนใจใหม่สำหรับแต่ละโทเค็น Flash Attention จะแคชและนำเมทริกซ์คีย์/ค่าระดับกลางกลับมาใช้ใหม่ เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณที่ซ้ำซ้อน
การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงรูปแบบการเข้าถึงหน่วยความจำ ซึ่งนำไปสู่การใช้แบนด์วิดท์หน่วยความจำ GPU และความขนานกันได้ดีขึ้น
แม้ว่ารายละเอียดของ Flash Attention จะค่อนข้างเกี่ยวข้อง แต่แนวคิดระดับสูงคือการแบ่งการดำเนินการความสนใจออกเป็นสองระยะ:
- การฝังผลรวมคำนำหน้า: เฟสนี้จะคำนวณและแคชการฝังคีย์/ค่าสำหรับโทเค็นอินพุตทั้งหมด ช่วยให้สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระหว่างการสร้าง
- ความสนใจเชิงสาเหตุ: การดำเนินการให้ความสนใจจริง ขณะนี้ได้รับการปรับปรุงให้ใช้ประโยชน์จากการฝังคีย์/ค่าที่แคชไว้ตั้งแต่ระยะแรก
ด้วยการแยกเฟสเหล่านี้ Flash Attention จึงสามารถใช้ประโยชน์จากการทำงานของ GPU แบบขนานสูง ซึ่งช่วยเร่งปัญหาคอขวดของความสนใจในการอนุมาน LLM ได้อย่างมาก
ต่อไปนี้เป็นภาพประกอบโดยย่อเกี่ยวกับแนวคิดในการใช้ Flash Attention กับ LLM:
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
from flash_attention import flash_attention
# Load an LLM like OctoCoder
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigcode/octocoder")
# Sample system prompt that guides the model towards being a better coding assistant
system_prompt = """... (system prompt details) ..."""
# Preparing a longer input with the system prompt
long_prompt = system_prompt + "Question: Please write a function in Python that transforms bytes to Gigabytes."
# Converting the model for Flash Attention optimization
model.to_bettertransformer()
# Running the model with Flash Attention
start_time = time.time()
with torch.backends.cuda.sdp_kernel(enable_flash=True):
result = model.generate(long_prompt, max_new_tokens=60)
print(f"Generated in {time.time() - start_time} seconds.")
แม้ว่า Flash Attention จะให้ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าประทับใจ แต่ก็ทำงานได้ภายในสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าที่มีอยู่ เพื่อปลดปล่อยศักยภาพของการอนุมาน LLM แบบเร่งอย่างเต็มที่ เราจำเป็นต้องสำรวจนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่องานนี้โดยเฉพาะ
การตัดแต่งกิ่ง LLM
การตัดแต่ง LLM เป็นเทคนิคในการลดขนาดโมเดลโดยที่ยังคงฟังก์ชันการทำงานไว้ โดยจะใช้ตัวประมาณค่าที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลสำหรับความสำคัญน้ำหนักโดยอิงจากการประมาณเมทริกซ์ Hessian ในการตัดแต่งกิ่ง กลุ่มน้ำหนักที่มีความสำคัญน้อยกว่าจะถูกลบออก จากนั้นแบบจำลองจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อให้เกิดความแม่นยำ แพ็คเกจ LLM-Pruner มีสคริปต์สำหรับการตัดด้วยกลยุทธ์ต่างๆ ที่รองรับ การตัดแต่งกิ่งรวมถึงการค้นหาการพึ่งพา การประมาณการมีส่วนร่วมของกลุ่ม และขั้นตอนการฟื้นตัวที่เกี่ยวข้องกับการฝึกหลังการฝึกสั้นๆ
นี่คือตัวอย่างโค้ด Python แบบง่ายที่สาธิตการใช้งาน LLM-Pruner สำหรับโมเดล LLaMa:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from pruning import LLMPruner
# Load pre-trained LLaMa model
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("llama-base")
# Initialize the pruner with desired configuration
pruner = LLMPruner(
model,
pruning_ratio=0.25,
block_mlp_layers=(4, 30),
block_attention_layers=(4, 30),
pruner_type='taylor'
)
# Execute pruning
pruned_model = pruner.prune()
# Fine-tune the pruned model
pruned_model.fine_tune(training_data)
ภาพร่างโค้ดนี้แสดงถึงการโหลดโมเดล LLaMa ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว การตั้งค่าเครื่องมือตัดด้วยการกำหนดค่าเฉพาะ (เช่น เลเยอร์ที่จะตัดและประเภทของเครื่องมือตัด) ดำเนินการกระบวนการตัด และสุดท้ายคือการปรับแต่งโมเดลที่ตัดอย่างละเอียด
โปรดทราบว่าสำหรับการใช้งานจริง คุณจะต้องกรอกรายละเอียด เช่น ชื่อรุ่นเฉพาะ เส้นทางไปยังข้อมูล และพารามิเตอร์เพิ่มเติมสำหรับกระบวนการปรับแต่งอย่างละเอียด นอกจากนี้ โปรดทราบว่าโค้ดนี้เป็นการแสดงแนวคิด และไวยากรณ์ที่แท้จริงอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับไลบรารีและเวอร์ชันที่ใช้
นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมเพื่อการสร้างข้อความที่มีประสิทธิภาพ
สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า แม้จะมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานการสร้างแบบจำลองภาษา แต่ได้รับการออกแบบให้เป็นแบบจำลองลำดับต่อลำดับสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป เมื่อปรับใช้ LLM สำหรับงานสร้างข้อความที่มีบริบทอินพุตยาว นักวิจัยพบว่าสถาปัตยกรรมที่มีความเชี่ยวชาญมากขึ้นสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการอนุมานได้อย่างมากโดยไม่ทำให้คุณภาพลดลง
ต่อไปนี้คือนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่สำคัญบางประการที่ช่วยให้สามารถอนุมาน LLM ได้เร็วขึ้น:
ข้อแก้ตัว: สถาปัตยกรรม Alibi ซึ่งนำมาใช้ในเอกสารคำแนะนำ PAL แยกการสร้างแบบจำลองของบริบทอินพุตแบบยาวออกจากกระบวนการสร้างข้อความเอง โดยจะใช้การแสดงบริบทอินพุตแบบบีบอัด (“ข้อแก้ตัว”) เพื่อเริ่มต้นกระบวนการสร้าง โดยหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการประมวลผลลำดับอินพุตทั้งหมดซ้ำๆ ในระหว่างการสร้างแบบถดถอยอัตโนมัติ
การฝังแบบโรตารี: แทนที่จะใช้การฝังตำแหน่งมาตรฐาน เทคนิคการฝังแบบหมุนใช้เมทริกซ์การหมุนเพื่อเข้ารหัสข้อมูลตำแหน่งได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น วิธีการนี้แสดงให้เห็นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและทำให้สามารถประมวลผลลำดับอินพุตที่ยาวขึ้นได้
ความสนใจแบบหลายแบบสอบถาม (MQA): ตามความสนใจแบบดั้งเดิม แต่ละโทเค็นเอาต์พุตจะสนใจลำดับอินพุตทั้งหมด ส่งผลให้มีการคำนวณซ้ำซ้อน MQA ปรับรูปแบบการดำเนินการความสนใจเพื่อแชร์การคำนวณกับโทเค็นเอาต์พุตหลายตัว ช่วยลดความซับซ้อนโดยรวม
ความสนใจหลายคำ
แบบสอบถามแบบกลุ่ม-ความสนใจ (GQA): GQA สร้างขึ้นจาก MQA โดยจะจัดกลุ่มโทเค็นเอาต์พุตออกเป็นคลัสเตอร์และคำนวณความสนใจร่วมกันสำหรับแต่ละคลัสเตอร์ วิธีการนี้ช่วยลดความต้องการในการคำนวณในขณะที่ยังคงรักษาการสร้างข้อความคุณภาพสูงไว้
ในขณะที่ยังคงอยู่ในการวิจัยและพัฒนา นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นถึงการเร่งความเร็วที่น่าประทับใจสำหรับงานอนุมาน LLM โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับเทคนิคต่างๆ เช่น Flash Attention และการปรับความแม่นยำเชิงตัวเลขให้เหมาะสม
ข้อควรพิจารณาในการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง
นอกเหนือจากอัลกอริธึมหลักและสถาปัตยกรรมแล้ว ยังมีข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติและข้อเสียหลายประการที่ต้องพิจารณาเมื่อปรับใช้ LLM กับสภาพแวดล้อมการผลิต:
การเร่งฮาร์ดแวร์: แม้ว่า CPU จะสามารถจัดการกับการอนุมาน LLM ได้ แต่ GPU และตัวเร่งความเร็วอื่นๆ เช่น TPU ของ Google ก็มีความสำคัญต่อการได้รับปริมาณงานที่สูงและเวลาแฝงต่ำ การเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมและการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำเป็นสิ่งสำคัญ
การแบทช์และการขนาน: เพื่อใช้ประโยชน์จากความเท่าเทียมของฮาร์ดแวร์อย่างเต็มที่ กลยุทธ์ต่างๆ เช่น การอนุมานแบบแบตช์ (การประมวลผลอินพุตหลายรายการพร้อมกัน) และการจำลองแบบขนาน (การกระจาย LLM ไปยังอุปกรณ์หลายเครื่อง) สามารถเพิ่มปริมาณงานได้อย่างมาก
การหาปริมาณกับการแลกเปลี่ยนคุณภาพ: ระดับของการหาปริมาณ (8 บิต, 4 บิต ฯลฯ) จะส่งผลโดยตรงต่อความเร็วการอนุมานและการใช้หน่วยความจำ แต่ยังส่งผลต่อคุณภาพเอาต์พุตด้วย ข้อดีข้อเสียนี้ต้องได้รับการประเมินอย่างรอบคอบสำหรับแต่ละกรณีการใช้งาน
การกลั่นแบบจำลอง: อีกทางเลือกหนึ่งนอกเหนือจากการหาปริมาณ เทคนิคการกลั่นแบบจำลองสามารถบีบอัด LLM ขนาดใหญ่ให้เป็นแบบจำลองนักเรียนที่มีขนาดเล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะที่ยังคงความแม่นยำสูงไว้
การแคชและรันไทม์ที่ปรับให้เหมาะสม: รันไทม์การเรียนรู้เชิงลึกที่ปรับให้เหมาะสม เช่น TensorRT ของ NVIDIA และเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาสำหรับการให้บริการ LLM (เช่น Composable Inference Suite ของ MosaicML) สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมากผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น การรวมตัวดำเนินการ การเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนล และกลยุทธ์การแคชอัจฉริยะ
เส้นทางสู่การปรับใช้ LLM อย่างเหมาะสมมักเกี่ยวข้องกับการรวมเทคนิคต่างๆ เข้าด้วยกัน ในขณะเดียวกันก็พิจารณาข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน และเป้าหมายด้านประสิทธิภาพอย่างรอบคอบ
สรุป
เนื่องจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ยังคงมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว การเร่งประสิทธิภาพการอนุมานจึงมีความสำคัญมากขึ้นในการเปิดใช้งานแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง และทำให้เข้าถึงความสามารถ AI อันทรงพลังเหล่านี้ได้อย่างเป็นประชาธิปไตย
ในคู่มือทางเทคนิคนี้ เราได้สำรวจเทคนิคล้ำสมัยซึ่งครอบคลุมการปรับความแม่นยำเชิงตัวเลขให้เหมาะสม อัลกอริธึมความสนใจแบบใหม่ เช่น Flash Attention และนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่ปรับแต่งเพื่อการสร้างข้อความที่มีประสิทธิภาพ แม้ว่าแต่ละวิธีจะมีข้อได้เปรียบในตัวเอง แต่พลังที่แท้จริงมักจะอยู่ที่การผสมผสานกลยุทธ์ต่างๆ เข้าด้วยกัน ขณะเดียวกันก็ต้องจัดการกับข้อแลกเปลี่ยนที่ซับซ้อนระหว่างความเร็ว การใช้หน่วยความจำ และคุณภาพเอาท์พุต
เมื่อมองไปข้างหน้า เราสามารถคาดหวังการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่องในขอบเขตนี้ โดยได้แรงหนุนจากความต้องการ LLM ที่มีความสามารถและเข้าถึงได้มากขึ้นอย่างไม่รู้จักพอ จากการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์และการบีบอัดโมเดลไปจนถึงสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด การแสวงหาการอนุมาน LLM ที่มีประสิทธิภาพยังคงเป็นขอบเขตที่น่าตื่นเต้นในโลกแห่งการประมวลผลภาษาธรรมชาติและปัญญาประดิษฐ์
