So erreichen Sie die 1000-fache LLM-Geschwindigkeit für effizientes und kostengünstiges Training, Tests und Bereitstellung

Binärzahlendarstellung in LLMs

Eine originelle Forschungsidee

Binäre Darstellungen können in bestimmten Fällen, vielleicht sogar im allgemeinen Fall, eine effizientere Speicherung und Berechnung im Vergleich zu Gleitkommavektoren ermöglichen.

Da binäre Vektoren nur Nullen und Einsen speichern müssen, benötigen sie weniger Speicher und ermöglichen eine schnellere Verarbeitung bestimmter Operationen wie Hamming-Distanzberechnungen .

Dies könnte für sehr große Vektordatensätze in Training, Test, Bereitstellung und Produktion von Vorteil sein.

Das größte Problem bei LLMs ist derzeit der enorme Geldaufwand, der für deren Erstellung erforderlich ist. Wenn dieser Ansatz erfolgreich ist, könnte das der Vergangenheit angehören.

Allerdings bringt die Konvertierung in Binärformate auch einige potenzielle Nachteile mit sich.

Beim Reduzieren eines dichten, hochpräzisen Gleitkommavektors auf eine spärliche Binärdarstellung ist ein Informationsverlust möglich.

Die binären Kodierungsschemata müssten sorgfältig entworfen werden, um so viel semantische Bedeutung wie möglich zu bewahren.

Komplexere Vektoren wie die aus großen Transformatormodellen lassen sich möglicherweise schwieriger ohne Verschlechterung in Binärdateien umwandeln.

Für Ähnlichkeitssuch- und -abrufaufgaben können binäre Darstellungen gut funktionieren, wenn die Modelle darauf trainiert werden, qualitativ hochwertige Binärcodes zu erzeugen.

Der Schlüssel liegt in der Optimierung des Modells, um den Informationsverlust zu minimieren, sodass semantisch ähnliche Elemente weiterhin ähnlichen binären Vektoren zugeordnet werden können.

Wie würde ein solches System funktionieren?

Eine Methode besteht darin, Autoencoder zu trainieren, die dichten Gleitkommavektoren aus dem LLM in kompaktere Binärcodes zu komprimieren, vorzugsweise in Hardware.

Der Encoderteil des Autoencoders würde lernen, die hochdimensionalen Vektoren auf niedrigdimensionale Binärcodes abzubilden, während der Decoder den ursprünglichen Vektor rekonstruiert.

Das Modell ist optimiert, um Rekonstruktionsfehler zu minimieren, sodass die Binärcodes so viele Informationen wie möglich behalten.

Nach dem Training kann der Encoder zum Generieren von Binärcodes für neue Vektoren verwendet werden.

Zu den wichtigsten Hyperparametern beim Training des Autoencoders gehören die Codegröße (Anzahl der Bits im Binärcode) und die Verlustfunktion.

Kleinere Codes sind effizienter, bergen jedoch das Risiko eines höheren Informationsverlusts.

Die Verlustfunktion, beispielsweise der mittlere quadratische Fehler oder die Kosinusähnlichkeit, bestimmt, welche Aspekte des Vektors erhalten bleiben.

Der Verlust der Kosinusähnlichkeit verbessert tendenziell die semantische Bedeutung.

Ein anderer Ansatz besteht darin, Hashing-Techniken wie Locality-Sensitive Hashing (LSH) zu verwenden, um Vektoren zu binarisieren.

LSH verwendet randomisierte Projektionen, um ähnliche Vektoren mit hoher Wahrscheinlichkeit denselben „Buckets“ zuzuordnen.

Die Hash-Funktionen können so gewählt werden, dass der Hamming-Abstand zwischen Binärcodes die Kosinusähnlichkeit der ursprünglichen Vektoren widerspiegelt.

Zum Zeitpunkt der Abfrage können Binärcodes für die Abfrage- und Datenbankvektoren für einen schnelleren Abruf über Hamming-Distanzberechnungen anstelle der Kosinusähnlichkeit verglichen werden.

Anschließend können die Kandidaten mithilfe präziser Kosinuswerte neu eingestuft werden.

Das Training des Binarisierungsmodells direkt auf den Vektoren des LLM kann dabei helfen, die Codierung speziell auf diesen Vektorraum anzupassen.

Transferlernen kann jedoch auch gut funktionieren, insbesondere bei großen Modellen wie GPT-3, bei denen das direkte Training eines Autoencoders teuer ist.

Es sind auch hybride Ansätze möglich, bei denen bestimmte Vektorkomponenten binarisiert werden, während andere als Floats verbleiben.

Beispielsweise könnten einige semantische Informationen binär codiert werden, während die Präzision für Positionsinformationen wie die Wortreihenfolge in Gleitkommazahlen beibehalten wird.

Das optimale Codierungsschema hängt wahrscheinlich vom spezifischen LLM, dem Anwendungsfall und der Größe des Datensatzes ab.

Binäre Darstellungen sind vielversprechend für die Verbesserung der Suche und des Abrufs von Vektoren in großem Maßstab, es besteht jedoch noch weiterer Forschungsbedarf zu verlustbehafteten Vektorkomprimierungstechniken für die Einbettung komplexer Sprachmodelle.

Um das richtige Gleichgewicht zu finden, ist eine sorgfältige Abstimmung und Bewertung von Informationsverlust und Effizienzgewinnen erforderlich.

Optimierung binär kodierter LLMs

Woran ich denke, ist etwas in dieser Richtung:

1. Binärer Transformator – Entwerfen Sie Varianten der Transformatorarchitektur, die auf binäre Berechnungen wie binäre Selbstaufmerksamkeit spezialisiert sind. Könnte eine 10- bis 100-fache Beschleunigung ermöglichen.

   
   

2. Suche nach binärer neuronaler Architektur – Automatisieren Sie den Modellentwurf mithilfe von NAS mit Fokus auf binären Bausteinen für mehr Effizienz.

   
   

3. Binäre generative Modellierung – Trainieren Sie binäre latente Variablenmodelle wie VAEs, um Text zu komprimieren und zu generieren.

   
   

4. Binäres Verstärkungslernen – Wenden Sie RL an, um binäre Richtlinien für Aufgaben wie die Textzusammenfassung zu erlernen.

   
   

5. Binäre differenzierbare Programmierung – Kompilieren Sie Modelle zu binären Schaltkreisen für eine individuelle Hardwarebeschleunigung.

   
   

6. Algorithmen für binäre Diagramme – Optimieren Sie wichtige Algorithmen wie PageRank und Diagrammfaltungen für die Einbettung binärer Diagramme.

   
   

7. Binäre gegnerische Regularisierung – Verwenden Sie gegnerisches Training, um die Robustheit binärer Vektoren zu verbessern.

   
   

8. Binärbereinigung – Entfernen Sie redundante Binärgewichte, um die Modellsparsität auszunutzen.

   
   

9. Binäre Quantisierungsdestillation – Destillieren Sie Wissen aus größeren Modellen in quantisierte binäre Modelle.

   
   

10. Binäre Codierungstheorie – Wenden Sie Konzepte der Informationstheorie wie die Huffman-Codierung auf die Aktivierungskomprimierung an.

    
    

11. Binäre Einbettungen – Die Darstellung von Wort- und Token-Einbettungen in kompakten Binärvektoren anstelle von Floats könnte den Speicherbedarf erheblich reduzieren und Ähnlichkeitsberechnungen beschleunigen. (Das ist so offensichtlich!)

    
    

12. Binäre Aktivierungen – Die Verwendung von Low-Bit-Binärwerten für neuronale Netzwerkaktivierungen kann die Modellgröße komprimieren und eine schnellere Ganzzahlberechnung ermöglichen.

    
    

13. Multiplikation binärer Matrizen – Spezielle Algorithmen zur Multiplikation binärer Matrizen können wichtige Rechenengpässe optimieren.

    
    

14. Binäres Hashing – Lokalitätssensitives Hashing bettet ähnliche Elemente in Binärcodes ein, um eine schnelle Suche nach ungefähren nächsten Nachbarn zu ermöglichen.

    
    

15. Low-Bit-Quantisierung – Floats können mit minimalem Genauigkeitsverlust bei 4-facher Komprimierung in Low-Bit-Ganzzahlen wie 8 Bit quantisiert werden.

    
    

16. Sparsity ausnutzen – Durch das Überspringen von Nullwerten in spärlichen Binärvektoren können unnötige Berechnungen vermieden werden.

    
    

17. Operationen parallelisieren – Binäre Berechnungen wie Matrixmultiplikationen können effizient über mehrere Geräte hinweg parallelisiert werden.

    
    

18. Kompakte Parameter – Das Speichern von Parametern im Binärformat reduziert die Modellgröße.

    
    

19. Benutzerdefinierte Binärhardware – Dedizierte Hardware, die für Binäroperationen optimiert ist, kann Geschwindigkeitssteigerungen bis zum 10.000-fachen ermöglichen (grobe Schätzung beim Vergleich von Gleitkommaarithmetik mit Bitmanipulation), insbesondere mit spezieller Hardware und dedizierter Vektorverarbeitung oder sogar Matrixverarbeitung.

Leistungsbeschleunigung

Während theoretische Spitzengeschwindigkeitssteigerungen von 1000x oder mehr auf dem Papier möglich erscheinen mögen, würden mehrere praktische technische Herausforderungen die realisierten Gewinne begrenzen.

Beim Training können Kommunikationsengpässe für die Gradientensynchronisierung während des verteilten parallelen Trainings die Beschleunigung einschränken.

Während binäre Darstellungen den Bedarf an Kommunikationsbandbreite reduzieren, hängt der Kernberechnungsdurchsatz von der Parallelisierung über mehrere Geräte hinweg ab.

Datenparallelität hilft, aber möglicherweise sind modellparallele Ansätze erforderlich, um Tausende von Geräten parallel optimal nutzen zu können.

Dies führt zu zusätzlicher Softwarekomplexität.

Der Grad der möglichen Binarisierung wird auch durch Genauigkeitserwägungen begrenzt.

Bestimmte Komponenten wie Aufmerksamkeitsmechanismen lassen sich schwieriger vollständig binarisieren, ohne die Modellqualität zu beeinträchtigen.

Ein hybrider Ansatz funktioniert wahrscheinlich besser, wenn er Binär- und Gleitkommaoperationen kombiniert. Der Schlüssel liegt darin, für jedes Modell die richtige Balance zu finden

.

Benutzerdefinierte Hardware wie ASICs kann Binärmatrixmultiplikationen und andere grundlegende Vorgänge erheblich beschleunigen. Sie beeinträchtigen jedoch die Programmierbarkeit und erschweren die Bereitstellung verbesserter Modellarchitekturen.

FPGAs bieten möglicherweise mehr Flexibilität, aber einen geringeren Spitzendurchsatz.

Der Produktionseinsatz in großem Maßstab bringt zusätzliche systemtechnische Herausforderungen im Zusammenhang mit paralleler Inferenz mit geringer Latenz mit sich.

Um den Durchsatz ohne Latenzspitzen zu maximieren, ist eine sorgfältige Optimierung von Datenpipelines, Batch-Strategien und Hardware-Bereitstellung unerlässlich.

Während die binäre Optimierung also Verbesserungen in der Größenordnung bringen kann, hängen die praktischen Grenzen von der Modellarchitektur, dem Hardware-Mix, den Kompromissen zwischen Latenz und Durchsatz im Anwendungsfall und dem technischen Aufwand ab.

Eine differenzierte Bewertung ist erforderlich, um das realistische Beschleunigungspotenzial für einen bestimmten Workflow eines großen Sprachmodells zu ermitteln.

Aber dies bleibt ein spannender und vielversprechender Bereich für weitere Forschung!

Transformeromorphes Rechnen

Ja, den Begriff gibt es nicht.

Ich habe es gerade erst erfunden.

Die Inspiration kommt vom Neuromorphic Computing.

Neuromorphic Computing zielt darauf ab, biologische neuronale Netze nachzuahmen und könnte möglicherweise Vorteile wie massive Parallelität, geringen Stromverbrauch und optimierte Leistung für Berechnungen im Stil neuronaler Netze bietenc.

Dies macht es zu einem interessanten Ansatz zur Erforschung der Beschleunigung großer Sprachmodelle, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren.

Einige mögliche Möglichkeiten, wie neuromorphe Hardware zur Optimierung großer Sprachmodelle beitragen könnte:

• Benutzerdefinierte Spiking-Architekturen für neuronale Netzwerke, die transformatorbasierte Modelle effizient ausführen und gleichzeitig die Vorteile neuromorpher Parallelität und ereignisgesteuerter Verarbeitung nutzen können.

  
  

• Neuartige Trainingsmethoden und Algorithmen, die auf spärliche, asynchrone neuromorphe Hardware zugeschnitten sind. Dies könnte ein schnelleres und effizienteres Training ermöglichen.

  
  

• Spezialisierte neuromorphe Chips zur Beschleunigung der Matrixmultiplikation, Aufmerksamkeitsmechanismen und anderer Kernoperationen, die in großen Sprachmodellen verwendet werden.

  
  

• On-Chip-Lerntechniken zur Aktualisierung von Parametern und zur Ermöglichung einer kontinuierlichen Anpassung an eingesetzte neuromorphe Systeme.

  
  

• Neuromorphe Beschleuniger mit geringem Stromverbrauch für die effiziente Inferenz großer Sprachmodelle.

  
  

Neuromorphic Computing bleibt ein spannendes Forschungsgebiet für die KI-Beschleunigung der nächsten Generation.

• Parallelverarbeitung :

  Neuromorphe Systeme sind von Natur aus parallel, ähnlich wie das Gehirn.

  
  

• Dies bedeutet, dass sie im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs, die größtenteils sequentiell arbeiten, viele Vorgänge gleichzeitig verarbeiten können.

  
  

• Dies könnte zu einer enormen Beschleunigung parallelisierbarer Aufgaben führen, beispielsweise der Verarbeitung verschiedener Teile eines Sprachmodells oder der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Anfragen.

• Energieeffizienz :

  Neuromorphe Chips können viel energieeffizienter sein als herkömmliche Hardware, da sie nur bei Bedarf Strom verbrauchen, ähnlich wie Neuronen, die nur dann feuern, wenn sie aktiviert werden.

  
  

• Diese Effizienz könnte es ermöglichen, größere Modelle mit weniger Strom zu betreiben, was die Kosten senkt und einen nachhaltigeren Betrieb ermöglicht.

• Verarbeitung mit geringer Latenz :

  Aufgrund ihres Designs können neuromorphe Systeme eine sehr geringe Latenzzeit aufweisen, was für Sprachverarbeitungsaufgaben in Echtzeit von Vorteil ist.

  
  

• Dies könnte die Reaktionsfähigkeit von Sprachmodellen in Anwendungen wie Übersetzungen, Sprachassistenten und interaktiven Chatbots verbessern.

• Ausbeutung der Sparsamkeit :

  Sprachmodelle arbeiten oft mit spärlichen Daten, bei denen die meisten Elemente Nullen sind.

  
  

• Neuromorphe Hardware kann diese Sparsität ausnutzen, um unnötige Berechnungen zu überspringen, was zu Geschwindigkeitssteigerungen führt.

• Dies liegt daran, dass sie so konzipiert werden können, dass sie nur Daten ungleich Null verarbeiten und übertragen, ähnlich wie Neuronen nur dann feuern, wenn ein bestimmter Schwellenwert erreicht ist.

• On-Chip-Lernen :

  Neuromorphe Systeme können möglicherweise On-Chip-Lernen unterstützen, was bedeutet, dass sie sich in Echtzeit anpassen und optimieren können, ohne dass eine umfangreiche Datenübertragung zwischen Prozessor und Speicher erforderlich ist.

  
  

• Dies könnte den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Aktualisierung von Sprachmodellen reduzieren.

• Analoge Berechnung :

  Wenn die neuromorphe Hardware für bestimmte Aufgaben analoge Berechnungen verwendet, könnte sie Operationen schneller und mit weniger Energie ausführen als digitale Berechnungen, insbesondere für Operationen, die von Natur aus nicht binär sind.

Das Abschätzen der Geschwindigkeitssteigerungen ist ohne spezifische Hardware- und Modelldetails eine Herausforderung, aber wenn man allein die Parallelverarbeitungsfähigkeiten berücksichtigt, kann man bei bestimmten Aufgaben eine Leistungsverbesserung um Größenordnungen erwarten.

Wenn beispielsweise eine Aufgabe, die früher auf einer herkömmlichen CPU Stunden dauerte, über Tausende von neuromorphen Kernen parallelisiert werden könnte, könnte sie in Minuten oder sogar Sekunden erledigt sein.

Die Auswirkungen sind atemberaubend!

GPU- und TPU-Nutzung

Die Verwendung von GPUs und TPUs zur Verarbeitung von Binärdaten anstelle von Gleitkommadaten kann in bestimmten Kontexten tatsächlich bahnbrechend sein.

GPUs und TPUs sind hochparallele Prozessoren, die sich gut für die Verarbeitung großer Datenblöcke und die gleichzeitige Ausführung derselben Operation an mehreren Datenpunkten eignen.

Hier erfahren Sie, warum die Verwendung von GPUs/TPUs mit Binärdaten besonders vorteilhaft sein könnte:

• Erhöhter Durchsatz : Binäre Operationen sind einfacher und schneller als Gleitkommaoperationen. GPUs mit ihren Tausenden von Kernen könnten binäre Operationen mit einem viel höheren Durchsatz ausführen, was möglicherweise zu erheblichen Beschleunigungen der Verarbeitungszeiten führen würde.

  
  

• Reduzierte Präzisionsanforderungen : Binärdaten erfordern im Vergleich zu Gleitkommadaten eine geringere Präzision. Dies bedeutet, dass die Speicherbandbreite und der Speicherplatz der GPU effizienter genutzt werden könnten, da Binärdaten weniger Platz beanspruchen. Diese Effizienz könnte es ermöglichen, größere Datensätze parallel zu verarbeiten oder mehr Daten in den schnelleren Ebenen der Speicherhierarchie (wie dem Cache) zu speichern, was zu Leistungsverbesserungen führen würde.

  
  

• Energieeffizienz : Binäre Operationen verbrauchen weniger Strom als Gleitkommaoperationen. Beim Betrieb auf GPUs könnte dies zu einer energieeffizienteren Verarbeitung führen, was für umfangreiche Berechnungen und für Umgebungen, in denen der Stromverbrauch ein Problem darstellt, von entscheidender Bedeutung ist.

  
  

• Vereinfachte Berechnung : Die Komplexität von Algorithmen könnte beim Umgang mit Binärdaten reduziert werden. Diese Vereinfachung könnte zu einer einfacheren Optimierung und Implementierung von Algorithmen auf GPUs führen und möglicherweise Entwicklungszeit und Fehler reduzieren.

  
  

• Potenzial für spezialisierte Hardware : Wenn alle Daten binär wären, könnte es einen Druck geben, GPUs oder andere Prozessoren speziell für binäre Berechnungen zu optimieren. Dies könnte zu spezialisierter Hardware führen, die Binärdaten noch effizienter verarbeiten kann als aktuelle GPUs.

  
  

• Verbesserte Parallelität : Binäre Daten könnten zu gleichmäßigeren und vorhersehbareren Rechenzeiten führen, was ideal für die hochparallele Architektur von GPUs/TPUs ist. Dies könnte die Effizienz der GPU-Nutzung verbessern und das Auftreten reduzieren, dass einige Kerne im Leerlauf sind, während andere noch arbeiten.

Im Kontext großer Sprachmodelle und anderer KI-Anwendungen könnte die Verwendung von Binärdaten differenzierter sein.

Techniken wie die Quantisierung zielen bereits darauf ab, die Präzision von Daten zu verringern, um die Berechnung zu beschleunigen und die Modellgröße zu verringern. Dies ist jedoch ein Kompromiss zwischen Leistung und Genauigkeit.

Wenn ein Sprachmodell effektiv mit Binärdaten ohne nennenswerten Genauigkeitsverlust ausgeführt werden könnte, dann könnte der Einsatz von GPUs tatsächlich eine Wende in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz bedeuten.

Abschluss

Zusammenfassend bietet die Erforschung neuromorpher Hardware und GPUs im Kontext der Optimierung großer Sprachmodelle einen faszinierenden Einblick in die Zukunft der Recheneffizienz und -leistung.

GPUs/TPUs, die bereits ein Eckpfeiler des Hochleistungsrechnens sind, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenverarbeitung, könnten einen transformativen Sprung in ihrem Nutzen erleben, wenn die von ihnen verarbeiteten Daten binär wären.

Die Einfachheit und Geschwindigkeit binärer Operationen könnte in Kombination mit den enormen Parallelverarbeitungsfähigkeiten dieser Geräte zu einem beispiellosen Durchsatz und einer beispiellosen Energieeffizienz führen.

Dies wäre von entscheidender Bedeutung, insbesondere in einer Zeit, in der die Datenmenge kontinuierlich wächst und der Bedarf an einer schnelleren und effizienteren Verarbeitung allgegenwärtig ist.

Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die Umstellung auf Binärdaten Kompromisse mit sich bringen würde, insbesondere im Hinblick auf die Präzision und Granularität der Informationen, die Gleitkommazahlen liefern.

Die praktische Anwendbarkeit einer solchen Verschiebung hängt von den spezifischen Anforderungen jeder Anwendung und dem Ausmaß ab, in dem die Genauigkeit aufrechterhalten werden kann.

Das Potenzial für neuromorphe Hardware und eine optimierte GPU/TPU-Nutzung bei der Verarbeitung binärer Daten ist ein Beweis für den Innovationsgeist, der die Softwareentwicklungsbranche antreibt.

Es unterstreicht die Bedeutung von Qualitätssicherung, Zeitmanagement und einem benutzerzentrierten Ansatz bei der Entwicklung von Technologien, die den Anforderungen der Zukunft gerecht werden.

Während wir die Grenzen des Möglichen immer weiter verschieben, wird die Rolle der Software-Ingenieure eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung einer Welt spielen, in der diese fortschrittlichen Rechenstrategien Wirklichkeit werden und die Fähigkeiten großer Sprachmodelle und der unzähligen Anwendungen, die sie unterstützen, verbessert werden.