Effizienzsteigerung bei grossen Sprachmodellen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind echt beliebte Tools für verschiedene Anwendungen. Allerdings brauchen die oft mega viel Rechenpower und Speicher, was auf Servern mit GPUs ziemlich teuer werden kann. Es gibt ein paar Methoden, die es einfacher machen, LLMs auf normalen Laptops zu nutzen, aber die können oft zu weniger Genauigkeit führen. Es wird gerade geforscht, wie man LLMs schneller für mobile oder Edge-Geräte machen kann, ohne dass die Leistung stark sinkt.

Die meisten aktuellen Methoden, um LLMs schneller zu machen, konzentrieren sich darauf, die Anzahl der Gewichte zu reduzieren, die Bit-Präzision zu ändern oder die Anzahl der Schichten im Modell zu verringern. Dieses Paper betrachtet die Möglichkeit, frühzeitig während des Inferenzprozesses auszusteigen, was bedeutet, dass das Modell Schichten überspringen kann, bevor es das Ende erreicht. Dieser Ansatz kommt ohne spezielle Hardware oder Softwareänderungen aus.

#Überblick über die vorgeschlagene Lösung

Die vorgeschlagene Methode besteht aus drei Teilen:

1. Eine Trainingsstrategie, die das Droppen von Schichten und eine spezielle Verlustfunktion kombiniert, um die Vorhersagen aus niedrigeren Schichten zu verbessern.
2. Eine Inferenzmethode, die es dem Modell erlaubt, früher auszusteigen und trotzdem genauere Ergebnisse zu liefern.
3. Ein Verifikationsschritt, der die Genauigkeit der frühen Vorhersagen überprüft und gegebenenfalls mit den späteren Schichten des Modells korrigiert.

Durch die Anwendung dieser Techniken zeigen wir, dass das Modell die Prozesse erheblich beschleunigen kann, während es ein hohes Mass an Genauigkeit beibehält.

#Frühes Aussteigen in Sprachmodellen

Die Idee des frühen Aussteigens in LLMs basiert auf der Beobachtung, dass nicht alle Schichten nötig sind, um eine Vorhersage zu erzeugen. Studien mit unterschiedlichen Aufforderungen zeigen, dass das Modell oft zu einer Vorhersage gelangt, bevor es die letzte Schicht erreicht. Das bedeutet, dass eine Menge Berechnungen gemacht werden, auch wenn sie nicht notwendig sind. Indem wir dem Modell erlauben, während des Trainings Schichten zu überspringen, machen wir es weniger abhängig von späteren Schichten für Vorhersagen.

Wir haben auch herausgefunden, dass die Köpfe des Modells, die die endgültigen Vorhersagen erzeugen, normalerweise darauf trainiert sind, nur mit der letzten Schicht zu arbeiten. Daher stellen wir eine Trainingsstrategie vor, die diesen Köpfen hilft, besser mit Einbettungen aus früheren Schichten umzugehen. Statt separate Köpfe für jede Schicht zu erstellen, verwenden wir einen gemeinsamen Kopf. Das macht das Training schneller und reduziert den Speicherbedarf.

#Korrigieren früher Ausstiege

Obwohl frühes Aussteigen Zeit sparen kann, besteht das Risiko, die Genauigkeit der Vorhersagen zu verringern. Um dem entgegenzuwirken, nutzen wir Techniken aus dem spekulativen Decoding, bei dem wir schnell Vorhersagen generieren und diese dann mit dem vollständigen Modell überprüfen. Diese Methode ermöglicht es uns, eventuelle Fehler, die während der frühen Vorhersage auftreten können, zu korrigieren.

In unserem Ansatz generieren wir Tokens schnell mithilfe der frühen Ausstiegsmethode und überprüfen diese dann in Gruppen, anstatt eins nach dem anderen. Das spart nicht nur Zeit, sondern macht den Prozess auch effizienter.

#Verwandte Arbeiten

Dropout wurde ursprünglich als Methode zur Schulung von Netzwerken vorgeschlagen, indem ein Teil der Ausgabewerte zufällig auf null gesetzt wurde. Diese Methode wird oft in konvolutionalen Netzwerken verwendet, aber bekam mit dem Aufkommen von Transformatoren wieder Aufmerksamkeit. Sie hilft, Überanpassung zu reduzieren, indem sie das Modell ermutigt, aus verschiedenen Pfaden zu lernen.

Layer-Dropout, was bedeutet, dass ganze Schichten während des Trainings wegfallen, wurde schon vorher untersucht, aber nicht umfassend im Kontext von Sprachmodellen. Frühe Ausstiegsmethoden wurden in anderen Arten von neuronalen Netzwerken, einschliesslich konvolutionalen Netzwerken und einigen Sprachmodellen, erforscht.

Spekulatives Decoding ist eine bekannte Technik, um Sprachmodelle schneller zu machen, indem ein schnelleres, aber weniger genaues Modell verwendet wird, um Vorhersagen zu generieren, während ein grösseres Modell diese überprüft. Unsere Methode kombiniert frühes Aussteigen mit dieser Technik, sodass wir ein einziges Modell statt zwei separater Modelle verwenden können.

#Vorgeschlagene Lösung erklärt

#Training mit Layer-Dropout und Early Exit Loss

Wir passen den Trainingsprozess an, indem wir Layer-Dropout anwenden. Dabei überspringen wir zufällig Schichten während des Trainings, um dem Modell zu helfen, weniger abhängig von ihnen zu sein. Ausserdem fügen wir eine Verlustfunktion hinzu, die das Modell ermutigt, frühe Schichten mit dem endgültigen Vorhersagekopf zu verbinden.

#Inferenz mit frühem Ausstieg

Beim Generieren von Tokens können wir nur die anfänglichen Transformatorenschichten durchlaufen und direkt zum Vorhersageteil springen. Das ermöglicht schnellere Vorhersagen und kann die Berechnung erheblich reduzieren.

#Verifikation und Korrektur durch Selbst-spekulatives Decoding

In der Phase des Selbst-spekulativen Decodings ermöglicht unser Ansatz die Verifikation der frühen Vorhersagen mit den verbleibenden Schichten. Das hilft, Fehler zu erkennen und zu korrigieren, während wir weiterhin die Vorteile des schnelleren Decodings geniessen.

#Wiederverwendung des Caches

Um unsere Methode noch effizienter zu gestalten, wiederverwenden wir den Key-Value (KV) Cache sowohl während der Entwurfs- als auch der Verifikationsschritte. Das bedeutet, dass wir Werte, die bereits berechnet wurden, nicht erneut berechnen müssen, was Zeit und Speicher spart.

#Experimentelle Einrichtung

Wir haben unsere Methoden durch verschiedene Experimente bewertet, einschliesslich kontinuierlichem Pretraining, Pretraining von Grund auf und Feintuning bei spezifischen Aufgaben. Wir verwendeten verschiedene Modellgrössen und Datensätze, um besser zu verstehen, wie sich unsere vorgeschlagenen Techniken auswirken.

#Kontinuierliches Pretraining

Wir haben vortrainierte Modelle genommen und sie auf einem vielfältigen Datensatz weiter trainiert. Das erlaubte uns zu sehen, wie sich die Anpassungen auf die Leistung und Geschwindigkeit des Modells auswirkten.

#Pretraining von Grund auf

Wir starteten mit neuen Modellen und trainierten sie von Grund auf mit einem abwechslungsreichen Datensatz. Das half zu verifizieren, dass unsere Trainingsmethoden effektiv waren, ohne Vorurteile von älteren Modellen.

#Feintuning bei Code- und aufgabenspezifischen Datensätzen

Für das Feintuning haben wir unsere Methoden auf Datensätze angewendet, die Programmieraufgaben und spezifische Sprachverständnisaufgaben betreffen. Das gab uns Einblicke, wie gut unsere Strategien in der Praxis funktionierten.

#Ergebnisse der frühen Ausstiegsinferenz

Nachdem wir die frühen Ausstiegsmethoden implementiert hatten, schauten wir uns an, wie gut die Modelle in verschiedenen Aufgaben abschnitten. Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Methoden eine hohe Genauigkeit beibehielten, während sie gleichzeitig signifikante Zeitgewinne bei der Verarbeitung erzielten.

#Ergebnisse des kontinuierlichen Pretrainings

Wir verglichen Modelle, die mit unseren Methoden trainiert wurden, mit Basislinienmodellen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass unsere Modelle oft die Basislinienleistung übertrafen, insbesondere bei Aufgaben, die Textgenerierung oder Vorhersagen beinhalteten.

#Ergebnisse des Pretrainings von Grund auf

Wieder beobachteten wir eine bessere Genauigkeit bei Modellen, die unsere Techniken verwendeten, im Vergleich zu Basislinienmodellen, insbesondere bei spezifischen Aufgaben.

#Feintuning-Ergebnisse

Bei Programmieraufgaben zeigten die Modelle mit unserem Ansatz verbesserte Genauigkeit, was darauf hindeutet, dass die Anpassungen während des Trainings vorteilhaft waren. Bei aufgabenspezifischen Datensätzen stellten wir fest, dass die Modelle beeindruckende Ergebnisse erzielen konnten, während sie dennoch effizient blieben.

#Ergebnisse des Selbst-spekulativen Decodings

Die Methode des Selbst-spekulativen Decodings zeigte starke Ergebnisse bei verschiedenen Aufgaben. Unser Ansatz erzielte eine gute Balance zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit und übertraf in mehreren Fällen herkömmliche Methoden.

#Wichtige Kennzahlen

Wir massen die Leistung mit Kennzahlen, die den exakten Treffer der generierten Tokens im Vergleich zu den erwarteten Ergebnissen betrachteten. Unsere Methode zeigte hohe Akzeptanzraten für Entwurfstokens, was bedeutete, dass sie häufig frühe Vorhersagen mit den späteren Schichten des Modells genau verifizieren konnte.

#Geschwindigkeit und Effizienz

Insgesamt erzielten wir signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen im Vergleich zu traditionellen autoregressiven Methoden. Das selbst-spekulative Decoding erwies sich als effizienter, während es die Genauigkeit beibehielt.

#Fazit

Die Kombination aus Layer-Dropout, Early Exit Loss und selbst-spekulativem Decoding bietet einen starken Ansatz zur Verbesserung der Effizienz grosser Sprachmodelle. Unsere Methoden ermöglichen schnellere Inferenz und reduzierte Rechenkosten, während sie gleichzeitig, und in vielen Fällen die Genauigkeit bei verschiedenen Aufgaben beibehalten oder sogar verbessern. Während LLMs weiterhin an Grösse und Komplexität zunehmen, werden solche Strategien entscheidend sein, um sie zugänglicher für eine breite Nutzung zu machen.

Zukünftige Forschungen können sich darauf konzentrieren, die Genauigkeit der frühen Ausstiegsschichten zu verbessern und dynamischere Bedingungen zu erkunden, die die Leistung weiter steigern könnten.