Yapay zeka modelleri ve platformları
Büyük Dil Modeli Parametreleri ve Bellek Gereksinimleri: Derin Bir İnceleme
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. GPT-4, Google’ın Gemini ve Claude 3 gibi modeller yeni standartlar belirliyor. Bu modeller yalnızca metin oluşturma ve çeviriyi geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda çoklu modlu işleme, metin, resim, ses ve video girişlerini birleştirerek daha kapsamlı AI çözümleri sunar.
Örneğin, OpenAI’nin GPT-4’ü insan benzeri metin anlama ve oluşturma konusunda önemli gelişmeler göstermiştir. Google’ın Gemini modelleri ise çeşitli veri türlerini, metin, resim ve sesleri işleyerek daha sorunsuz ve bağlamsal olarak ilgili etkileşimler sağlar. Benzer şekilde, Anthropic’in Claude 3 modelleri çok dilli yetenekleri ve AI görevlerindeki gelişmiş performansıyla dikkat çeker.
Büyük Dil Modellerinin geliştirilmesi devam ettikçe, bu modellerin, özellikle parametreleri ve bellek gereksinimlerinin anlaşılması kritik hale gelir. Bu rehber, bu konuları açıklamayı amaçlar ve kolay anlaşılır bir açıklama sunar.
Büyük Dil Modellerinin Temelleri
Büyük Dil Modelleri Nedir?
Büyük Dil Modelleri, insan dilini anlamak ve üretmek için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen sinir ağlarıdır. Transformers gibi mimarilere dayanarak, self-attention gibi mekanizmaları kullanarak metin işler ve üretir.
LLM’lerde Parametrelerin Önemi
Parametreler, bu modellerin temel bileşenleridir. Ağırlıklar ve yanlılıkları içerir ve model, eğitim sırasında hataları en aza indirmek için bunları ayarlar. Parametre sayısı genellikle modelin kapasitesi ve performansıyla ilişkili olmakla birlikte, hesaplama ve bellek gereksinimlerini de etkiler.
Transformer Mimarisi Anlama
Transformers Mimarisi
Genel Bakış
Transformer mimarisi, Vaswani et al. (2017) tarafından “Attention Is All You Need” adlı makalede tanıtılmıştır ve birçok LLM’nin temelini oluşturur. Bir kodlayıcı ve bir dekoderden oluşur, her biri birkaç aynı katmandan oluşur.
Kodlayıcı ve Dekoder Bileşenleri
- Kodlayıcı: Giriş dizisini işler ve bağlamsal bir temsil oluşturur.
- Dekoder: Kodlayıcı’nın temsilini ve daha önce üretilen tokenleri kullanarak çıkış dizisini üretir.
Ana Bileşenler
- Çoklu Başlıklı Dikkat: Modelin, aynı anda girişin farklı kısımlarına odaklanmasını sağlar.
- Besleme İleri Sinir Ağları: Modelde doğrusallık ve karmaşıklık ekler.
- Katman Normalizasyonu: Eğitim sırasında ara çıktıları normalize ederek stabilize eder ve hızlandırır.
Parametre Sayısını Hesaplama
Önceden Eğitimli Modeller için Verimli Transformer Eğitim
Transformer Tabanlı LLM’lerde Parametreleri Hesaplama
Transformer tabanlı bir LLM’nin her bir bileşeninin parametre hesabını ayrıntılı olarak inceleyelim. Orijinal makaledeki gösterimi kullanacağız, burada d_model modelin gizli durumlarının boyutunu temsil eder.
- Katmanlaşma Katmanı:
- Parametreler =
vocab_size*d_model
- Parametreler =
- Çoklu Başlıklı Dikkat:
hbaşlıkları için,d_k = d_v = d_model / hile:- Parametreler = 4 *
d_model^2 (Q, K, V ve çıkış projeksiyonları için)
- Besleme İleri Sinir Ağı:
- Parametreler = 2 *
d_model*d_ff+d_model+d_ff d_ffgenellikle 4 *d_modelolarak alınır
- Parametreler = 2 *
- Katman Normalizasyonu:
- Parametreler = 2 *
d_model(ölçek ve yanlılık için)
- Parametreler = 2 *
Tek bir Transformer katmanının toplam parametreleri:
Parametreler_katman=Parametreler_dikkat+Parametreler_ffn+ 2 *Parametreler_katman_norm
N katmanlı bir model için:
- Toplam Parametreler =
N*Parametreler_katman+Parametreler_katmanlaşma+Parametreler_çıkış
Örnek Hesaplama
Aşağıdaki özelliklere sahip bir model düşünün:
d_model= 768h(dikkat başlıklarının sayısı) = 12N(katman sayısı) = 12vocab_size= 50,000
- Katmanlaşma Katmanı:
- 50,000 * 768 = 38,400,000
- Çoklu Başlıklı Dikkat:
- 4 * 768^2 = 2,359,296
- Besleme İleri Sinir Ağı:
- 2 * 768 * (4 * 768) + 768 + (4 * 768) = 4,719,616
- Katman Normalizasyonu:
- 2 * 768 = 1,536
Tek bir katman için toplam parametreler:
- 2,359,296 + 4,719,616 + (2 * 1,536) = 7,081,984
12 katman için toplam parametreler:
- 12 * 7,081,984 = 84,983,808
Modelin toplam parametreleri:
- 84,983,808 + 38,400,000 = 123,383,808
Bu model yaklaşık 123 milyon parametreye sahiptir.
Bellek Kullanım Tipleri
LLM’lerle çalışırken iki ana bellek kullanım tipini dikkate almalıyız:
- Model Belleği: Model parametrelerini depolamak için gereken bellek.
- Çalışma Belleği: Aracılık ve optimizer durumlarını depolamak için gereken bellek.
Model Belleğini Hesaplama
Model belleği, parametre sayısına doğrudan bağlıdır. Her parametre genellikle 32-bit kayan nokta sayısı olarak depolanır, bazı modeller ise 16-bit floating-point sayılar kullanır.
Model Belleği (bayt) = Parametre Sayısı * Bayt Başına Parametre
Örneğimizdeki 123 milyon parametreli model için:
- Model Belleği (32-bit) = 123,383,808 * 4 bayt = 493,535,232 bayt ≈ 494 MB
- Model Belleği (16-bit) = 123,383,808 * 2 bayt = 246,767,616 bayt ≈ 247 MB
Çalışma Belleğini Tahmin Etme
Çalışma belleği gereksinimleri, görev, toplu iş boyutu ve dizi uzunluğuna bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Tahmini çalışma belleği:
Çalışma Belleği ≈ 2 * Model Belleği
Bu, hem model parametrelerini hem de ara aktivasyonları depolamayı hesaba katar. Eğitim sırasında, bellek gereksinimleri daha da yüksek olabilir, çünkü gradyanlar ve optimizer durumları depolanmalıdır:
Eğitim Belleği ≈ 4 * Model Belleği
Örneğimizdeki model için:
- Çalışma Belleği ≈ 2 * 494 MB = 988 MB ≈ 1 GB
- Eğitim Belleği ≈ 4 * 494 MB = 1,976 MB ≈ 2 GB
Sabit Durum Bellek Kullanımı ve Zirve Bellek Kullanımı
Transformer mimarisine dayalı büyük dil modellerini eğittiğinizde, bellek kullanımını anlamak, verimli kaynak tahsisi için kritik önem taşır. Bellek gereksinimlerini iki ana kategoriye ayırabiliriz: sabit durum bellek kullanımı ve zirve bellek kullanımı.
Sabit Durum Bellek Kullanımı
Sabit durum bellek kullanımı aşağıdaki bileşenleri içerir:
- Model Ağırlıkları: FP32 kopyaları model parametreleri, 4N bayt gerektirir, burada N parametre sayısıdır.
- Optimizer Durumları: Adam optimizer için, bu 8N bayt (her parametre için 2 durum) gerektirir.
- Gradyanlar: FP32 kopyaları gradyanlar, 4N bayt gerektirir.
- Giriş Verileri:Varsayılan int64 girişleri, bu 8BD bayt gerektirir, burada B toplu iş boyutu ve D giriş boyutudur.
Toplam sabit durum bellek kullanımı yaklaşık olarak:
- M_sabit = 16N + 8BD bayt
Zirve Bellek Kullanımı
Zirve bellek kullanımı, geriye doğru geçiş sırasında aktivasyonların gradyan hesaplaması için depolandığında oluşur. Ana katkıda bulunanlar:
- Katman Normalizasyonu: Her bir katman norm için 4E bayt gerektirir, burada E = BSH (B: toplu iş boyutu, S: dizi uzunluğu, H: gizli boyut).
- Dikkat Bloğu:
- QKV hesaplama: 2E bayt
- Dikkat matrisi: 4BSS bayt (S: dizi uzunluğu)
- Dikkat çıkışı: 2E bayt
- Besleme İleri Bloğu:
- İlk doğrusal katman: 2E bayt
- GELU aktivasyonu: 8E bayt
- İkinci doğrusal katman: 2E bayt
- Çoklu Seçim Kaybı:
- Logit: 6BSV bayt (V: sözlük boyutu)
Toplam aktivasyon belleği yaklaşık olarak:
- M_aktivasyon = L * (14E + 4BSS) + 6BSV bayt
Burada L, Transformer katmanlarının sayısıdır.
Toplam Zirve Bellek Kullanımı
Eğitim sırasında zirve bellek kullanımı, sabit durum belleği ve aktivasyon belleğinin birleşimiyle yaklaşık olarak:
- M_zirve = M_sabit + M_aktivasyon + 4BSV bayt
Ek 4BSV terimi, geriye doğru geçişin başlangıcında yapılan ek bir tahsisatı hesaba katar.
Bu bileşenleri anlayarak, eğitim ve çıkarım sırasında bellek kullanımını optimize edebilir ve büyük dil modellerinin performansını iyileştirebiliriz.
Ölçekleme Yasaları ve Verimlilik Konuları
LLM’ler için Ölçekleme Yasaları
Araştırmalar, LLM’lerin performansının, parametre sayısının artmasıyla belirli ölçekleme yasalarına uyduğunu göstermiştir. Kaplan et al. (2020), model performansının, parametre sayısı, hesaplama bütçesi ve veri kümesi boyutunun güç yasası olarak verbessiğini gözlemledi.
Model performansının parametre sayısıyla ilişkisi yaklaşık olarak:
Performans ∝ N^α
Burada N parametre sayısı ve α genellikle dil modelleme görevleri için 0.07 olan ölçekleme üssüdür.
Bu, %10’luk bir performans iyileşmesi için parametre sayısının 10^(1/α) ≈ 3.7 kat artması gerektiğini ima eder.
Verimlilik Teknikleri
LLM’ler büyüdükçe, araştırmacılar ve uygulayıcılar verimliliği artırmak için çeşitli teknikler geliştirdiler:
a) Karışıklıkli Eğitim: Bazı işlemler için 16-bit veya 8-bit kayan nokta sayılarını kullanarak bellek kullanımını ve hesaplama gereksinimlerini azaltma.
b) Model Paralelliği: Modeli birden fazla GPU veya TPU’ya dağıtarak, tek bir cihazda sığamayan daha büyük modelleri işleme.
c) Gradyan Kontrol Noktası: Hesaplamayı bellek için takas ederek, bazı aktivasyonları geriye doğru geçiş sırasında yeniden hesaplamak.
d) Seçim ve Kuantizasyon: Eğitimden sonra daha az önemli ağırlıkları kaldırarak veya onların kesinliğini azaltarak daha küçük, daha verimli modeller oluşturma.
e) Damıtma: Küçük modelleri, daha büyük modellerin davranışını taklit etmesi için eğitmek, böylece daha az parametreyle benzer performansı koruma.
Pratik Örnek ve Hesaplamalar
GPT-3, en büyük dil modellerinden biri, 175 milyar parametreye sahiptir. Transformer mimarisinin dekoder kısmını kullanır. Büyüklüğünü anlamak için, parametre sayısını aşağıdaki değerlerle hesaplayalım:
d_model = 12288d_ff = 4 * 12288 = 49152- Katman sayısı = 96
Tek bir dekoder katmanı için:
Toplam Parametreler = 8 * 12288^2 + 8 * 12288 * 49152 + 2 * 12288 ≈ 1.1 milyar
96 katman için toplam:
1.1 milyar * 96 = 105.6 milyar
Kalan parametreler, katmanlaşma ve diğer bileşenlerden gelir.
Sonuç
Büyük dil modellerinin parametrelerini ve bellek gereksinimlerini anlamak, bu güçlü araçları etkili bir şekilde tasarlamak, eğitmek ve dağıtmak için kritik önem taşır. Transformer mimarisini ve pratik örnekleri inceleyerek, bu modellerin karmaşıklığı ve ölçeğini daha iyi anlarız.
Büyük dil modellerindeki son gelişmeleri ve uygulamalarını daha derinlemesine incelemek için aşağıdaki rehberlere bakın:
- Gemma 2 Rehberi: Google’ın Yeni Açık Büyük Dil Modeli için gelişmiş performansını ve yenilikçi özelliklerini keşfedin.
- LLM Ajanları Rehberi: RAG için Temel ve Ötesi için, alıntı-augmente edilmiş jenerasyonun zorlukları ve çözümleri hakkında bilgi edinin.
- NVIDIA GPU’ları ve CUDA ile LLM’lerin eğitimini, ince ayarını ve çıkarımını ayarlamak için AI sistemlerini optimize edin.
