Как добиться 1000-кратного увеличения скорости LLM для эффективного и экономичного обучения, тестирования и развертывания

Представление двоичных чисел в LLM

Оригинальная исследовательская идея

Двоичные представления могут обеспечить более эффективное хранение и вычисления по сравнению с векторами с плавающей запятой в определенных случаях, возможно, даже в общем случае.

Поскольку двоичным векторам нужно хранить только 0 и 1, они требуют меньше памяти и позволяют быстрее обрабатывать определенные операции, такие как расчет расстояния Хэмминга .

Это может быть полезно для очень больших наборов векторных данных при обучении, тестировании, развертывании и производстве.

Проблема номер один с LLM сейчас — это огромные суммы денег, необходимые для их создания. Если этот подход окажется успешным, это может уйти в прошлое.

Однако преобразование в двоичный формат имеет и некоторые потенциальные недостатки.

Потеря информации возможна при преобразовании плотного вектора с плавающей запятой высокой точности в разреженное двоичное представление.

Схемы двоичного кодирования должны быть тщательно разработаны, чтобы сохранить как можно больше семантического значения.

Более сложные векторы, например, из больших моделей трансформаторов, может быть сложнее бинаризировать без ухудшения качества.

Для задач поиска по сходству двоичные представления могут хорошо работать, если модели обучены создавать двоичные коды хорошего качества.

Ключевым моментом является оптимизация модели для минимизации потерь информации, чтобы семантически схожие элементы по-прежнему отображались в схожих двоичных векторах.

Как будет работать такая система?

Один из методов состоит в том, чтобы научить автокодировщики сжимать плотные векторы с плавающей запятой из LLM в более компактные двоичные коды, предпочтительно аппаратно.

Часть кодера автокодировщика научится сопоставлять многомерные векторы с низкоразмерными двоичными кодами, в то время как декодер восстанавливает исходный вектор.

Модель оптимизирована для минимизации ошибки реконструкции, поэтому двоичные коды сохраняют как можно больше информации.

После обучения кодер можно использовать для генерации двоичных кодов для новых векторов.

Ключевые гиперпараметры при обучении автоэнкодера включают размер кода (количество битов в двоичном коде) и функцию потерь.

Меньшие коды более эффективны, но рискуют увеличить потерю информации.

Функция потерь, такая как среднеквадратическая ошибка или косинусное подобие, определяет, какие аспекты вектора сохраняются.

Потеря косинусного сходства имеет тенденцию улучшать семантическое значение.

Другой подход заключается в использовании методов хэширования, таких как хэширование с учетом местоположения (LSH), для бинаризации векторов.

LSH использует рандомизированные проекции для сопоставления одинаковых векторов с одними и теми же «ведрами» с высокой вероятностью.

Хэш-функции можно выбрать так, чтобы расстояние Хэмминга между двоичными кодами отражало косинусное сходство исходных векторов.

Во время запроса двоичные коды для векторов запроса и базы данных можно сравнивать посредством расчета расстояния Хэмминга вместо косинусного сходства для более быстрого поиска.

Затем кандидатов можно переоценить, используя точные косинусные оценки.

Обучение модели бинаризации непосредственно на векторах LLM может помочь адаптировать кодирование специально для этого векторного пространства.

Однако трансферное обучение также может работать хорошо, особенно для больших моделей, таких как GPT-3, где непосредственное обучение автокодировщика обходится дорого.

Возможны также гибридные подходы, при которых некоторые компоненты вектора преобразуются в бинарный вид, а другие остаются в виде чисел с плавающей запятой.

Например, некоторая семантическая информация может быть закодирована в двоичном формате, в то время как точность позиционной информации, такой как порядок слов, сохраняется в числах с плавающей запятой.

Оптимальная схема кодирования, вероятно, зависит от конкретного LLM, варианта использования и размера набора данных.

Двоичные представления обещают улучшить крупномасштабный векторный поиск и извлечение, но все еще необходимы дополнительные исследования методов векторного сжатия с потерями для встраивания сложных языковых моделей.

Для достижения правильного баланса необходимы тщательная настройка и оценка потерь информации и повышения эффективности.

Оптимизация LLM в двоичном кодировании

Я имею в виду что-то вроде этого:

1. Бинарный преобразователь . Разработайте варианты архитектуры преобразователя, специализирующиеся на двоичных вычислениях, таких как двоичное самообслуживание. Может обеспечить ускорение в 10-100 раз.

   
   

2. Поиск по двоичной нейронной архитектуре . Автоматизируйте проектирование моделей с помощью NAS, ориентированного на двоичные строительные блоки для повышения эффективности.

   
   

3. Бинарное генеративное моделирование . Обучите модели бинарных скрытых переменных, такие как VAE, сжатию и генерации текста.

   
   

4. Обучение с двоичным подкреплением . Применяйте RL для изучения двоичных политик для таких задач, как суммирование текста.

   
   

5. Двоичное дифференцируемое программирование . Компилируйте модели в двоичные схемы для индивидуального аппаратного ускорения.

   
   

6. Алгоритмы двоичных графов . Оптимизируйте ключевые алгоритмы, такие как PageRank и свертки графов, для встраивания двоичных графов.

   
   

7. Бинарная состязательная регуляризация . Используйте состязательное обучение для повышения устойчивости двоичных векторов.

   
   

8. Двоичное сокращение — удаление избыточных двоичных весов для использования разреженности модели.

   
   

9. Дистилляция двоичного квантования . Переведите знания из более крупных моделей в квантованные бинарные модели.

   
   

10. Теория двоичного кодирования . Примените концепции теории информации, такие как кодирование Хаффмана, к активационному сжатию.

    
    

11. Двоичные представления . Представление вложений слов и токенов в компактных двоичных векторах вместо чисел с плавающей запятой может значительно уменьшить объем памяти и ускорить вычисления сходства. (Это так очевидно!)

    
    

12. Двоичные активации . Использование низкобитовых двоичных значений для активации нейронной сети может уменьшить размер модели и обеспечить более быструю целочисленную математику.

    
    

13. Умножение двоичных матриц . Специализированные алгоритмы умножения двоичных матриц могут оптимизировать ключевые вычислительные узкие места.

    
    

14. Двоичное хеширование . Хеширование с учетом местоположения включает похожие элементы в двоичные коды для быстрого приблизительного поиска ближайшего соседа.

    
    

15. Низкобитное квантование . Плавающие числа могут быть квантованы до низкобитных целых чисел, например 8-битных, с минимальной потерей точности для 4-кратного сжатия.

    
    

16. Используйте разреженность . Пропуск нулевых значений в разреженных двоичных векторах позволяет избежать ненужных вычислений.

    
    

17. Распараллеливание операций . Двоичные вычисления, такие как умножение матриц, можно эффективно распараллеливать на нескольких устройствах.

    
    

18. Компактные параметры . Хранение параметров в двоичном формате уменьшает размер модели.

    
    

19. Специальное оборудование для двоичных операций . Специальное оборудование, оптимизированное для двоичных операций, может обеспечить ускорение даже в 10 000 раз (приблизительная оценка, сравнивающая арифметику с плавающей запятой с битовыми манипуляциями, особенно со специализированным оборудованием и специальной векторной обработкой или даже матричной обработкой).

Ускорение производительности

Хотя теоретическое пиковое ускорение в 1000 раз и более может показаться возможным на бумаге, некоторые практические инженерные проблемы могут ограничить реальные выгоды.

Что касается обучения, узкие места связи для синхронизации градиентов во время распределенного параллельного обучения могут ограничивать ускорение.

Хотя двоичные представления уменьшают потребность в полосе пропускания связи, производительность ядра вычислений будет зависеть от распараллеливания на нескольких устройствах.

Параллелизм данных помогает, но для полного параллельного использования тысяч устройств может потребоваться моделирование параллельных подходов.

Это вносит дополнительную сложность в программное обеспечение.

Возможная степень бинаризации также ограничена соображениями точности.

Некоторые компоненты, такие как механизмы внимания, сложнее полностью бинаризировать без ущерба для качества модели.

Гибридный подход, вероятно, работает лучше, сочетая операции с двоичными числами и операциями с плавающей запятой. Ключевым моментом является поиск правильного баланса для каждой модели.

.

Специальное оборудование, такое как ASIC, может значительно ускорить умножение двоичной матрицы и другие базовые операции. Но они жертвуют программируемостью и усложняют внедрение улучшенных архитектур моделей.

FPGA могут обеспечить большую гибкость, но меньшую пиковую пропускную способность.

Масштабное развертывание производства создает дополнительные проблемы системного проектирования, связанные с параллельным выводом с малой задержкой.

Тщательная оптимизация конвейеров данных, стратегий пакетной обработки и обеспечения оборудования необходима для максимизации пропускной способности без резких скачков задержки.

Таким образом, хотя двоичная оптимизация может обеспечить улучшения на порядок, практические ограничения зависят от архитектуры модели, сочетания аппаратного обеспечения, компромиссов вариантов использования между задержкой и пропускной способностью, а также инженерных усилий.

Требуется детальная оценка, чтобы определить реалистичный потенциал ускорения для данного рабочего процесса большой языковой модели.

Но это остается интересной и многообещающей областью для дальнейших исследований!

Трансформероморфные вычисления

Да, такого термина не существует.

Я придумал это только сейчас.

Источником вдохновения послужили нейроморфные вычисления.

Нейроморфные вычисления направлены на имитацию биологических нейронных сетей и потенциально могут обеспечить такие преимущества, как массовый параллелизм, низкое энергопотребление и оптимизированная производительность для вычислений в стиле нейронных сетей.

Это делает этот подход интригующим для изучения ускорения больших языковых моделей, основанных на глубоких нейронных сетях.

Некоторые потенциальные способы, с помощью которых нейроморфное оборудование может помочь оптимизировать большие языковые модели:

• Пользовательские архитектуры нейронных сетей, которые могут эффективно запускать модели на основе трансформаторов, используя при этом преимущества нейроморфного параллелизма и обработки, управляемой событиями.

  
  

• Новые методы и алгоритмы обучения, адаптированные для редкого асинхронного нейроморфного оборудования. Это позволит ускорить и повысить эффективность обучения.

  
  

• Специализированные нейроморфные чипы, предназначенные для ускорения умножения матриц, механизмов внимания и других основных операций, используемых в больших языковых моделях.

  
  

• Методы встроенного обучения для обновления параметров и обеспечения непрерывной адаптации развернутых нейроморфных систем.

  
  

• Маломощные нейроморфные ускорители для эффективного вывода больших языковых моделей.

  
  

Нейроморфные вычисления остаются интересной областью исследований в области ускорения искусственного интеллекта следующего поколения.

• Параллельная обработка :

  Нейроморфные системы по своей сути параллельны, как и мозг.

  
  

• Это означает, что они могут обрабатывать множество операций одновременно, в отличие от традиционных процессоров, которые в основном выполняются последовательно.

  
  

• Это может привести к значительному ускорению выполнения распараллеливаемых задач, таких как обработка различных частей языковой модели или обработка нескольких запросов одновременно.

• Энергоэффективность :

  Нейроморфные чипы могут быть гораздо более энергоэффективными, чем традиционное оборудование, поскольку они потребляют энергию только тогда, когда это необходимо, подобно нейронам, которые срабатывают только при активации.

  
  

• Эта эффективность может позволить использовать более крупные модели с меньшим энергопотреблением, снижая затраты и обеспечивая более устойчивую работу.

• Обработка с низкой задержкой :

  Благодаря своей конструкции нейроморфные системы могут иметь очень низкую задержку, что полезно для задач обработки языка в реальном времени.

  
  

• Это может улучшить оперативность языковых моделей в таких приложениях, как перевод, голосовые помощники и интерактивные чат-боты.

• Использование разреженности :

  Языковые модели часто имеют дело с разреженными данными, где большинство элементов являются нулями.

  
  

• Нейроморфное оборудование может использовать эту разреженность для пропуска ненужных вычислений, что приводит к ускорению.

• Это связано с тем, что они могут быть спроектированы так, чтобы обрабатывать и передавать только ненулевые данные, подобно тому, как нейроны срабатывают только при достижении определенного порога.

• Встроенное обучение :

  Нейроморфные системы потенциально могут поддерживать встроенное обучение, а это означает, что они могут адаптироваться и оптимизироваться в режиме реального времени без необходимости обширной передачи данных между процессором и памятью.

  
  

• Это может сократить время и ресурсы, необходимые для обновления языковых моделей.

• Аналоговые вычисления :

  Если нейроморфное оборудование использует аналоговые вычисления для определенных задач, оно может выполнять операции быстрее и с меньшими затратами энергии, чем цифровые вычисления, особенно для операций, которые не являются двоичными по своей природе.

Оценить ускорение без конкретного оборудования и деталей модели сложно, но, учитывая только возможности параллельной обработки, можно ожидать повышения производительности на несколько порядков для определенных задач.

Например, если задачу, которая раньше занимала часы на традиционном процессоре, можно распараллелить на тысячах нейроморфных ядер, она может быть выполнена за минуты или даже секунды.

Последствия ошеломляют!

Использование графического процессора и TPU

Использование графических процессоров и TPU для обработки двоичных данных вместо данных с плавающей запятой действительно может изменить правила игры в определенных контекстах.

Графические процессоры и TPU — это процессоры с высокой степенью параллелизма, которые хорошо подходят для обработки больших блоков данных и выполнения одной и той же операции с несколькими точками данных одновременно.

Вот почему использование графических процессоров/TPU с двоичными данными может быть особенно выгодным:

• Повышенная пропускная способность : двоичные операции проще и быстрее, чем операции с плавающей запятой. Графические процессоры с тысячами ядер могут выполнять двоичные операции с гораздо более высокой пропускной способностью, что потенциально может привести к значительному ускорению времени обработки.

  
  

• Сниженные требования к точности : двоичные данные требуют меньшей точности по сравнению с данными с плавающей запятой. Это означает, что пропускная способность и объем памяти графического процессора могут использоваться более эффективно, поскольку двоичные данные занимают меньше места. Эта эффективность может позволить обрабатывать большие наборы данных параллельно или хранить больше данных на более быстрых уровнях иерархии памяти (например, в кеше), что приведет к повышению производительности.

  
  

• Энергоэффективность : двоичные операции потребляют меньше энергии, чем операции с плавающей запятой. При работе на графических процессорах это может привести к более энергоэффективной обработке, что имеет решающее значение для крупномасштабных вычислений и для сред, где энергопотребление является проблемой.

  
  

• Упрощенные вычисления : сложность алгоритмов может быть уменьшена при работе с двоичными данными. Такое упрощение может привести к упрощению оптимизации и реализации алгоритмов на графических процессорах, что потенциально сократит время разработки и количество ошибок.

  
  

• Потенциал для специализированного оборудования . Если бы все данные были двоичными, это могло бы привести к необходимости оптимизации графических процессоров или других процессоров специально для двоичных вычислений. Это может привести к созданию специализированного оборудования, которое будет даже более эффективно обрабатывать двоичные данные, чем нынешние графические процессоры.

  
  

• Улучшенный параллелизм : двоичные данные могут привести к более единообразному и предсказуемому времени вычислений, что идеально подходит для высокопараллельной архитектуры графических процессоров/TPU. Это может повысить эффективность использования графического процессора и уменьшить вероятность простоя некоторых ядер, в то время как другие все еще работают.

В контексте больших языковых моделей и других приложений искусственного интеллекта использование двоичных данных может быть более тонким.

Такие методы, как квантование, уже направлены на снижение точности данных для ускорения вычислений и уменьшения размера модели, но это компромисс между производительностью и точностью.

Если бы языковую модель можно было эффективно запускать с использованием двоичных данных без значительной потери точности, то использование графических процессоров действительно могло бы изменить правила игры с точки зрения скорости и эффективности.

Заключение

В заключение, исследование нейроморфного оборудования и графических процессоров в контексте оптимизации больших языковых моделей дает захватывающий взгляд на будущее вычислительной эффективности и производительности.

Графические процессоры/TPU, которые уже являются краеугольным камнем высокопроизводительных вычислений, особенно в сфере машинного обучения и обработки данных, могли бы увидеть существенный скачок в своей полезности, если бы обрабатываемые ими данные были двоичными.

Простота и скорость двоичных операций в сочетании с огромными возможностями параллельной обработки данных этих устройств могут привести к беспрецедентной пропускной способности и энергоэффективности.

Это изменит правила игры, особенно в эпоху, когда объем данных постоянно растет, а потребность в более быстрой и эффективной обработке постоянно присутствует.

Однако важно понимать, что переход к двоичным данным потребует компромиссов, особенно в отношении точности и детализации информации, которую предоставляют числа с плавающей запятой.

Реальная применимость такого изменения будет зависеть от конкретных требований каждого приложения и степени, в которой можно поддерживать точность.

Потенциал нейроморфного оборудования и оптимизированного использования графических процессоров и ТПУ при обработке двоичных данных является свидетельством инновационного духа, который движет индустрией разработки программного обеспечения.

Это подчеркивает важность обеспечения качества, управления временем и ориентированного на пользователя подхода при разработке технологий, которые могут удовлетворить требования будущего.

Поскольку мы продолжаем расширять границы возможного, роль инженеров-программистов будет неотъемлемой частью формирования мира, в котором эти передовые вычислительные стратегии станут реальностью, расширяя возможности больших языковых моделей и множества приложений, на которых они работают.