Fortschritte bei grossen Sprachmodellen und Rechenleistung

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind mächtige KI-Werkzeuge, die menschlichen Text verstehen und erzeugen können. In letzter Zeit sind sie mega beliebt geworden, besonders mit dem Launch von Apps wie ChatGPT. Diese Modelle können bei verschiedenen Aufgaben helfen, wie Schreiben, Übersetzen und sogar Kundenservice. Ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen, verändert, wie wir mit Technologie interagieren.

Früher waren Modelle wie Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke die Hauptwerkzeuge für die Arbeit mit sequenziellen Daten wie Text. RNNs verarbeiten Daten Stück für Stück und behalten Erinnerungen an vergangene Eingaben. Das macht sie geeignet für Aufgaben wie Sprachverarbeitung. Allerdings haben RNNs oft Schwierigkeiten mit langen Sequenzen, da sie wichtige Informationen vergessen können, und LSTMs wurden entwickelt, um dieses Problem zu lösen, indem sie ein Gate-System verwenden, um relevante Daten über längere Strecken zu behalten.

Während RNNs und LSTMs für einige Aufgaben effektiv waren, waren sie nicht so effizient bei der Verarbeitung komplexer Eingaben oder grosser Datenmengen. Das führte zur Entwicklung von Transformer-Modellen, die einen anderen Ansatz verwenden. Statt Daten Stück für Stück zu analysieren, betrachten Transformer alle Datenpunkte auf einmal, was ihnen ermöglicht, Verbindungen zwischen Wörtern und Phrasen effizienter zu finden.

#Wie Transformer funktionieren

Transformer, das Rückgrat der LLMs, verwenden ein System namens Multi-Head Self-Attention (MHSA), um Eingabedaten zu analysieren. Dies ermöglicht es ihnen, alle Teile eines Satzes gleichzeitig zu berücksichtigen, was hilft, Beziehungen zwischen Wörtern zu erkennen, selbst wenn sie weit auseinander stehen. Zum Beispiel kann der GPT-3-Transformer eine Kontextlänge von bis zu 2048 Token verarbeiten, was bedeutet, dass er Ideen in einem grossen Textabschnitt untersuchen und verknüpfen kann.

Zwei beliebte Transformer-Modelle sind BERT und GPT. BERT verarbeitet Eingaben in beide Richtungen und schaut sich die Wörter vor und nach einem bestimmten Token an, um einen breiteren Kontext zu bieten. Das hilft BERT, die Bedeutung jedes Wortes besser zu verstehen. Auf der anderen Seite verarbeitet GPT Eingaben von links nach rechts, was nützlich ist, um Text zu generieren, da es das nächste Wort basierend auf den vorhergehenden Wörtern vorhersagen kann.

#Herausforderungen bei grossen Sprachmodellen

Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von LLMs sind sie auch in der Grösse erheblich gewachsen. Zum Beispiel hatte BERT zu Beginn 110 Millionen Parameter, und bis 2020 erreichte GPT-3 175 Milliarden Parameter. Dieser rapide Anstieg in der Grösse bedeutet, dass das Training dieser Modelle eine Menge Rechenleistung und Ressourcen benötigt. Je grösser das Modell, desto herausfordernder wird es, das Training effizient zu handhaben.

Um diese Herausforderungen anzugehen, wurden neue Hardwaresysteme entwickelt. Eines davon ist der Cerebras Wafer Scale Engine (WSE). Dieses fortschrittliche Computersystem wurde speziell für Deep-Learning-Aufgaben entwickelt und bietet hohe Leistung und Effizienz.

#Überblick über Cerebras WSE

Cerebras WSE ist ein einzigartiger KI-Beschleuniger. Es enthält eine massive Menge an Rechenleistung mit 2,6 Billionen Transistoren und 850.000 Kernen. Diese Konfiguration ermöglicht es, viele Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, was es geeignet macht, grosse Sprachmodelle zu trainieren. Der WSE verfügt auch über einen Hochgeschwindigkeits-Speicher, der dem Modell hilft, Daten schnell abzurufen und Verzögerungen zu vermeiden, die in herkömmlichen Systemen auftreten können.

Cerebras WSE ist so konzipiert, dass es den Datenfluss während der Berechnung optimiert. Es verwendet eine Methode, bei der nur relevante Daten verarbeitet werden, was hilft, Energie zu sparen und die Leistung zu verbessern. Mit dieser effizienten Ressourcennutzung kann der WSE unstrukturierte Daten verarbeiten, die in Aufgaben von neuronalen Netzwerken üblich sind.

#Training und Analyse grosser Sprachmodelle

Wir können bewerten, wie gut LLMs auf dem Cerebras WSE arbeiten, indem wir ihre Trainingsgeschwindigkeiten und die Zeit, die benötigt wird, um Ergebnisse zu produzieren, betrachten, bekannt als Inferenzlatenz. Es ist wichtig, diese Faktoren zu messen, um zu verstehen, wie effektiv die Hardware LLM-Aufgaben unterstützt.

Für das Training wurden die BERT- und GPT-3-Modelle auf dem Cerebras WSE getestet. In diesen Experimenten haben wir untersucht, wie sich Batch-Grössen (die Anzahl der gleichzeitig verarbeiteten Proben) auf den Durchsatz des Trainings (die Anzahl der pro Sekunde verarbeiteten Proben) auswirken. Grössere Batch-Grössen führen im Allgemeinen zu einer besseren Leistung, da sie dem Modell helfen, die verfügbaren Ressourcen besser zu nutzen.

Die Ergebnisse zeigten, dass BERT-Modelle bei bestimmten Batch-Grössen optimale Leistungen erreichten, während GPT-3 von grösseren Batches bis zu einem bestimmten Punkt profitierte. Nach einem bestimmten Schwellenwert könnte die Leistung aufgrund der hohen Nachfrage nach Speichergeschwindigkeit nachlassen, was das Processing verlangsamen kann.

#Inferenzleistung

Neben dem Training haben wir auch analysiert, wie schnell die Modelle nach dem Training Ergebnisse liefern konnten. Dies wird als Inferenzlatenz gemessen. Bei BERT änderte sich die Latenz bei der Rückgabe von Ergebnissen nicht viel mit grösseren Batch-Grössen, was darauf hinweist, dass die Verwendung grösserer Batches die Gesamt Effizienz verbessern kann, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen.

Bei der Analyse der abgeleiteten Ergebnisse der Modelle fanden wir ein konsistentes Muster. Sowohl BERT als auch GPT-3 zeigten, dass sie auch mit grösseren Modellen und Batch-Grössen eine hohe Leistung aufrechterhalten konnten. Dieses Ergebnis zeigt, wie der Cerebras WSE intensive Berechnungen unterstützen kann, die für gross angelegte Sprachaufgaben erforderlich sind.

#Roofline-Modellanalyse

Ein Roofline-Modell hilft, die Leistung und Effizienz von Modellen wie BERT und GPT-3 zu visualisieren. Es zeigt, wie das Training dieser Modelle durch die verfügbaren Rechenressourcen limitiert ist. Indem wir die Leistung gegen die Rechenintensität auftragen, können wir erkennen, wie nah die Trainingsprozesse an ihrem maximalen Potenzial sind.

Die Analyse deutete darauf hin, dass das Training von Modellen wie BERT in einem sogenannten rechengebundenen Bereich erfolgt. Das bedeutet, dass die Leistung durch die Rechenleistung und nicht durch die Speichergeschwindigkeit begrenzt ist. Das ist ein gutes Zeichen, da es zeigt, dass der Cerebras WSE die Bedürfnisse grosser Modelle effektiv unterstützen kann.

#Ausblick

Die Forschung zu grossen Sprachmodellen und der Einsatz fortschrittlicher Hardware wie dem Cerebras WSE wird weiterhin voranschreiten. Da sich diese Modelle weiterentwickeln, müssen sie Herausforderungen im Zusammenhang mit Grösse und Recheneffizienz überwinden.

Es gibt Potenzial für weitere Erkundungen, wie verschiedene Modelle auf dieser Hardware arbeiten können, insbesondere in Bereichen wie Computer Vision. Mit seiner Architektur, die verschiedene Aufgaben unterstützt, könnte der Cerebras WSE ein zentraler Bestandteil der Zukunft der künstlichen Intelligenz werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination aus grossen Sprachmodellen und fortschrittlicher Computertechnologie vielversprechende Anwendungen in vielen Branchen bietet. Wenn wir weiterhin verbessern, wie wir diese Systeme trainieren und einsetzen, können wir noch innovativere Anwendungen von KI in unserem Alltag erwarten.