Verbesserung grosser Sprachmodelle mit ProSparse

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben die Art und Weise, wie wir verschiedene Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) angehen, erheblich verändert. Diese Modelle können Texte generieren, den Kontext verstehen und basierend auf Eingaben Antworten geben. Allerdings kann die Nutzung dieser Modelle teuer sein, was Rechenleistung und Ressourcen betrifft. Das stellt eine Herausforderung für Organisationen dar, die LLMs breiter einsetzen wollen.

Ein Ansatz, um LLMs effizienter zu machen, ist die Fokussierung auf etwas, das als Aktivierungssparsamkeit bezeichnet wird. Das bezieht sich darauf, dass einige Teile der Ausgaben eines Modells nur wenig zum Endergebnis beitragen, was bedeutet, dass sie während der Verarbeitung ignoriert oder „übersprungen“ werden können. Eine effektivere Nutzung der Aktivierungssparsamkeit kann zu schnelleren Leistungen und geringeren Rechenanforderungen führen.

Momentan verwenden viele beliebte LLMs Aktivierungsfunktionen, die keine signifikante Aktivierungssparsamkeit erlauben. Die meisten dieser Modelle nutzen Funktionen wie GELU oder Swish, die nicht genügend Nullwerte erzeugen, um eine effektive Sparsamkeit zu erreichen. Es gab einige aktuelle Versuche, zu anderen Aktivierungsfunktionen wie ReLU zu wechseln. ReLU hat die inhärente Fähigkeit, Nullwerte auszugeben, was für die Erreichung von Aktivierungssparsamkeit geeignet ist. Allerdings haben diese Versuche oft Schwierigkeiten, eine hohe Sparsamkeit mit starker Leistung in Einklang zu bringen.

Dieser Artikel stellt eine Methode namens ProSparse vor. Diese Methode zielt darauf ab, hohe Aktivierungssparsamkeit in LLMs zu erreichen, ohne die Leistung zu opfern. ProSparse nutzt eine Reihe von Schritten, die beinhalten, wie Modelle ihre Aktivierungsfunktionen verarbeiten, während die Sparsamkeit kontrolliert schrittweise erhöht wird.

#Was ist Aktivierungssparsamkeit?

Aktivierungssparsamkeit ist ein Konzept, das bedeutet, dass bestimmte Teile der Aktivierungsausgabe eines Modells die Endergebnisse nicht erheblich beeinflussen. Einfacher gesagt, bedeutet das, dass einige Ausgaben während der Verarbeitung ignoriert werden können, weil sie nicht viel Wert hinzufügen. Wenn du ein Modell hast, das viele Nullen in seiner Ausgabe generiert, kannst du diese Berechnungen überspringen, was letztendlich die Verarbeitungszeiten beschleunigt.

In Modellen, die ReLU (eine gängige Aktivierungsfunktion) verwenden, ist Aktivierungssparsamkeit ein natürliches Merkmal. ReLU kann viele Nullwerte erzeugen, was bedeutet, dass das Modell weniger Arbeit hat, wenn diese Werte nicht benötigt werden. Allerdings nutzen viele neuere Modelle GELU oder Swish und erzeugen diese Nullen nicht, was ihre Fähigkeit verringert, die Aktivierungssparsamkeit effektiv auszunutzen.

Durch die Verbesserung der Aktivierungssparsamkeit können Modelle schneller laufen und weniger Ressourcen verwenden. Das ist besonders wichtig für grosse Modelle, die teuer im Betrieb und in der Bereitstellung sein können.

#Herausforderungen mit den aktuellen Methoden

Obwohl es Versuche gab, ältere Modelle auf ReLU oder seine Varianten umzustellen, haben diese Methoden nicht konstant das gewünschte Mass an Aktivierungssparsamkeit erreicht, ohne die Leistung zu verlieren. Traditionelle Methoden beinhalten oft einen einfachen Schritt: das Ersetzen der Aktivierungsfunktion. Dieser einzelne Ansatz hat jedoch Einschränkungen. Einfach zu ReLU zu wechseln, behandelt das Verhalten der ursprünglichen Aktivierungsverteilung des Modells nicht ausreichend, was zu suboptimalen Ergebnissen führt.

Ausserdem kann das schnelle Erreichen höherer Sparsamkeit zu Leistungseinbussen führen. Wenn Änderungen zu abrupt vorgenommen werden, kann das die Art und Weise stören, wie das Modell agiert und lernt, was sich negativ auf die Gesamtwirksamkeit auswirkt.

#Einführung von ProSparse

ProSparse ist ein innovativer Ansatz, der darauf abzielt, die Aktivierungssparsamkeit in LLMs durch einen systematischen Prozess zu verbessern. Es konzentriert sich auf drei wichtige Schritte: Ändern der Aktivierungsfunktion, schrittweise Sparsamkeitstraining und Anpassen der Schwellenwerte für Aktivierungen.

#Schritt 1: Änderung der Aktivierungsfunktion

Der erste Schritt besteht darin, die vom Modell verwendete Aktivierungsfunktion von GELU oder Swish auf ReLU zu ändern. Dieser Schritt ist entscheidend, weil ReLU von Natur aus besser bei der Erzeugung von Nullausgaben ist, was zu höherer Aktivierungssparsamkeit führt.

Sobald die Aktivierungsfunktion durch ReLU ersetzt wurde, durchläuft das Modell kontinuierliches Training. Dieses Training hilft dem Modell, sich an die neue Aktivierungsfunktion anzupassen, wodurch es effektiver bei der Verarbeitung von Daten mit diesem neuen Ansatz wird.

#Schritt 2: Fortschreitende Sparsamkeitsregularisierung

Nach dem erfolgreichen Wechsel zu ReLU verwendet ProSparse eine Methode namens progressive Sparsamkeitsregularisierung. Diese Technik zielt darauf ab, langsam zu erhöhen, wie viel Sparsamkeit das Modell während des Trainings anstreben sollte. Anstatt ein festes Ziel für die Sparsamkeit auf einmal bereitzustellen, wird der Regularisierungsfaktor, der festlegt, wie streng die Sparsamkeit sein soll, schrittweise über mehrere Phasen erhöht.

Diese schrittweise Erhöhung ermöglicht es dem Modell, sich besser an die sich verändernden Anforderungen anzupassen. Durch die sorgfältige Anpassung des Regularisierungsfaktors können die Forscher plötzliche Veränderungen im Aktivierungsverhalten des Modells minimieren. So kann das Modell weiterhin gut funktionieren, selbst bei steigenden Sparsamkeitsniveaus.

#Schritt 3: Anpassungen der Aktivierungsschwellenwerte

Der letzte Schritt von ProSparse besteht darin, die Aktivierungsschwelle der ReLU-Funktion zu modifizieren. Normalerweise gibt ReLU Null für jeden Wert aus, der kleiner oder gleich Null ist. Wenn diese Schwelle leicht nach oben verschoben wird, kann das Modell noch mehr weniger wichtige Aktivierungen ausschneiden oder ignorieren. Diese Anpassung kann helfen, Neuronen zu entfernen, die wenig Einfluss auf die Ergebnisse haben, und so die gesamte Sparsamkeit zu erhöhen, ohne die Leistung des Modells stark zu beeinträchtigen.

#Ergebnisse

Um die Effektivität von ProSparse zu testen, wurden Experimente mit LLaMA2, einem prominenten grossen Sprachmodell, durchgeführt. Die Anwendung von ProSparse führte zu beeindruckenden Aktivierungssparsamkeitsraten von 89,32 % für die LLaMA2-7B-Version und 88,80 % für die LLaMA2-13B-Version. Entscheidend ist, dass diese Ergebnisse erzielt wurden, während die Leistungsniveaus vergleichbar mit den ursprünglichen Modellen waren, die Swish-Aktivierungsfunktionen verwendeten.

Zusätzlich wurden Tests zur Effizienz von ProSparse in realen Anwendungen durchgeführt. Diese Tests zeigten, dass Modelle mit höherer Aktivierungssparsamkeit schnellere Inferenzgeschwindigkeiten erreichen konnten. Zwei verschiedene Algorithmen wurden eingesetzt, um die Beschleunigung zu bewerten: ein approximativer Algorithmus und ein genauer Algorithmus.

#Approximativer Beschleunigungsalgorithmus

Für den approximativen Ansatz wurde ein System namens PowerInfer verwendet. PowerInfer basiert auf der Vorhersage, welche Aktivierungen Null sein werden. Es gelingt, signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen zu erzielen, indem besser mit Hardware basierend auf diesen Vorhersagen umgegangen wird. ProSparse-Modelle zeigten bemerkenswerte Verbesserungen der Inferenzzeiten mit dieser Methode.

#Genauer Beschleunigungsalgorithmus

Der genaue Ansatz nutzte zwei speziell entwickelte GPU-Operatoren, die optimierten, wie das Modell Eingaben und Ausgaben verarbeitete. Diese Methode konzentrierte sich darauf, die Wanduhrzeit zu senken, während sie die Aktivierungen effizienter behandelte. Die Ergebnisse bestätigten weiter, dass Modelle, die ProSparse anwenden, ausgezeichnete Beschleunigungsraten erreichten und so seine praktischen Vorteile bestätigten.

#Vergleiche mit anderen Methoden

Um die Erfolge von ProSparse zu betonen, ist es hilfreich, es mit bestehenden Methoden zu vergleichen, die versucht haben, effizientere LLMs zu schaffen. Diese Methoden haben in der Regel eines von zwei Mängeln: Sie erreichen entweder nicht genügend Sparsamkeit oder tun dies zu Lasten der Leistung.

ProSparse sticht hervor, weil es schafft, eine Balance zwischen hoher Sparsamkeit und akzeptabler Leistung in verschiedenen Aufgaben zu finden. Durch den Einsatz eines anspruchsvolleren und schrittweisen Ansatzes beim Training führt ProSparse zu besseren Gesamtergebnissen.

#Zusätzliche Einblicke: Schichtweise und datensatzweise Sparsamkeit

Ein genauerer Blick auf die Ergebnisse zeigt weitere Einblicke in die schichtweise und datensatzweise Sparsamkeit. Verschiedene Schichten innerhalb der Modelle wiesen unterschiedliche Sparsamkeitsniveaus auf. Im Allgemeinen hatten untere Schichten dichtere Aktivierungen als obere Schichten. Interessanterweise verbesserten die Anpassungen während der Verschiebung der Aktivierungsschwellenwerte die Sparsamkeit in den unteren Schichten, was zu einer ausgewogeneren Sparsamkeit im gesamten Modell führte.

Bei der Untersuchung verschiedener Datensätze, die für Training und Evaluierung verwendet wurden, ergaben die Ergebnisse, dass Datensätze für die Anweisungstuning im Allgemeinen höhere Sparsamkeit erzielten als Datensätze für die Sprachmodellierung. Die Struktur und Formatierung verschiedener Datensätze scheinen zu beeinflussen, wie viel Sparsamkeit erreicht werden kann. Modelle, die auf strukturierteren Daten trainiert wurden, zeigten eine Tendenz, eine bessere Sparsamkeit zu erreichen.

#Fazit

ProSparse stellt eine vielversprechende Methode zur Verbesserung der Aktivierungssparsamkeit in grossen Sprachmodellen dar. Durch die effektive Modifikation von Aktivierungsfunktionen, schrittweise Erhöhung der Sparsamkeitsziele und Anpassung der Aktivierungsschwellen kann dieser Ansatz die Effizienz des Modells erheblich verbessern, ohne die Leistung zu opfern. Die Ergebnisse umfangreicher Experimente zeigen, dass ProSparse nicht nur eine hohe Aktivierungssparsamkeit erreicht, sondern auch praktische Vorteile bei der Inferenzgeschwindigkeit mit sich bringt.

Da sich LLMs weiterentwickeln, bieten die Fortschritte, die ProSparse mit sich bringt, spannende Möglichkeiten für effizientere Modelle. Die Fähigkeit, LLMs zu optimieren, kann ihre Anwendungen erweitern und sie für verschiedene Organisationen zugänglicher machen. Zukünftige Forschungen könnten weitere Wege erkunden, um die Vorteile der Modellsparsamkeit zu nutzen und gleichzeitig die effektive Leistung über verschiedene Aufgaben hinweg sicherzustellen.