Ein neues Framework zur Verbesserung der Effizienz von LLM-APIs

Grosse Sprachmodelle (LLMs) werden jetzt mit verschiedenen externen Tools und APIS kombiniert, um ihre Fähigkeiten über die reine Texterstellung hinaus zu erweitern. Zum Beispiel können LLMs durch die Nutzung von ChatGPT-Plugins Aufgaben wie Berechnungen durchführen und mit virtuellen Umgebungen interagieren, während sie in Echtzeit mit den Nutzern kommunizieren. Allerdings wurden die meisten LLM-Systeme heute so entwickelt, dass sie alleine funktionieren und API-Aufrufe normalerweise als separate Anfragen behandeln. Das führt zu unnötiger Arbeit und verschwendet eine Menge Rechenzeit und Ressourcen.

Dieser Artikel blickt auf ein neues Framework, das speziell für LLMs entworfen wurde, die APIs nutzen. Das Ziel dieses Frameworks ist es, die Rechenleistung und den Speicher besser auszunutzen, was schnellere und effizientere Bearbeitung von Anfragen ermöglicht. Aktuelle Systeme verschwenden oft eine Menge GPU-Ressourcen, wenn sie Anfragen bearbeiten, die APIs involvieren, was die Gesamtleistung der LLMs verlangsamen kann.

Wenn ein LLM einen API-Aufruf macht, unterbricht es seine normale Verarbeitung. Diese Pause kann ein Problem erzeugen, weil API-Aufrufe unterschiedliche Zeiten in Anspruch nehmen können, was zu Verwirrung beim Planen von Aufgaben führen kann. Im Gegensatz zu normalen Aufgaben kann die für die Verarbeitung benötigte Information während des API-Warteprozesses nicht wiederverwendet werden. Bestehende Systeme verwerfen normalerweise den gesamten vorherigen Kontext, wenn ein API-Aufruf gemacht wird, was bedeutet, dass sie von vorne anfangen müssen, sobald die API antwortet. Dieser Ansatz führt zu einer erheblichen Menge an Nachbearbeitung und verbraucht Ressourcen, die für neue Anfragen verwendet werden könnten.

Stattdessen wäre eine effizientere Methode, den Kontext der Anfrage beizubehalten, während man auf die Rückkehr der API wartet. Dadurch könnte das System da weitermachen, wo es aufgehört hat, ohne zu verlieren, was bereits verarbeitet wurde. Allerdings kann das Beibehalten dieses Kontexts eine Menge GPU-Speicher verbrauchen, was die Fähigkeit des Systems einschränken könnte, andere Aufgaben zu bearbeiten.

Alternativ könnte, wenn der Kontext während des API-Aufrufs in den CPU-Speicher verschoben wird, eine Überlastung der GPU verhindert werden. Aber auch diese Lösung ist nicht ideal, da der Datenaustausch zwischen GPU und CPU ebenfalls Zeit kostet und Engpässe im Verarbeitungsfluss schaffen kann. Die Herausforderung bleibt: Wie kann ein LLM, das API-Anfragen bearbeitet, effizienter arbeiten?

Um diese Frage zu beantworten, untersucht das neue Framework die verschiedenen Möglichkeiten, wie ein LLM mit verschiedenen APIs interagiert, wie zum Beispiel in der Mathematik, bei Chatbots und bei Text-zu-Sprache-Technologien. Basierend auf diesen Erkenntnissen wird eine Struktur aufgebaut, um Ressourcenverschwendung zu minimieren und die Gesamteffizienz zu verbessern.

Das Kernprinzip dieses neuen Frameworks, das "min-waste preemption" genannt wird, besteht darin, den Speicher zu reduzieren, der während API-Aufrufen verschwendet wird. Dieser Ansatz ermöglicht es den verfügbaren GPU-Ressourcen, mehr Anfragen zu adressieren. Das Framework ist so gestaltet, dass es verschiedene Bedingungen bewertet und Entscheidungen trifft, die die Speichernutzung während der Verarbeitung optimieren.

Das Framework wendet drei Hauptbeiträge an, um seine Ziele zu erreichen. Erstens erstellt es Gleichungen zur Messung des während verschiedener Szenarien entstandenen Speicherverlusts, wenn APIs aufgerufen werden. Es zerlegt, wo die Verschwendung auftritt, sei es durch das Behalten unnötigen Kontexts oder das Neuprozessieren von Tokens. Das hilft, welche Bereiche verbessert werden müssen, zu identifizieren.

Zweitens verbessert es bestehende Techniken, um sie effizienter zu machen. Zum Beispiel überlappt es den Prozess des Verschiebens von Daten in und aus dem Speicher mit der regulären Verarbeitung. Dadurch wird die Zeit, die während API-Aufrufen verschwendet wird, verringert, was eine effizientere Nutzung der GPU-Ressourcen ermöglicht.

Schliesslich wählt das Framework dynamisch Strategien zum Vorentziehen und Wiederaufnehmen von Anfragen aus, mit dem Ziel, ein Gleichgewicht zwischen Speichernutzung und Gesamtleistung zu finden. Es organisiert Anfragen so, dass die höchste Effizienz aufrechterhalten wird, während es fair gegenüber allen Anfragen in der Schlange bleibt.

Die Umsetzung dieses neuen Frameworks wurde auf fortschrittlichen GPU-Systemen getestet, wobei die Leistung mit bestehenden Methoden verglichen wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass das neue System eine höhere Anzahl von Anfragen bearbeiten konnte, während es ähnliche Geschwindigkeiten bei der Generierung von Antworten aufrechterhielt.

Die Unterschiede darin, wie verschiedene APIs reagieren und wie lange sie für die Bearbeitung benötigen, waren wichtige Faktoren bei der Gestaltung des Frameworks. Zum Beispiel schliessen einige APIs ihre Aufgaben fast sofort ab, während andere, wie diejenigen, die menschliche Interaktion erfordern, viel länger dauern können. Das Wissen darüber, lässt das Framework sich darauf konzentrieren, den Speicher unterschiedlich zu verwalten, basierend auf der erwarteten Antwortzeit jedes API-Typs.

Durch verschiedene Testszenarien hat das Framework gezeigt, dass es die API-Aufrufe anders behandeln kann als reguläre Anfragen, um die Leistung erheblich zu verbessern. Statt einen API-Aufruf einfach als neue Anfrage zu sehen, erweist es sich als effizienter, den Kontext der ursprünglichen Anfrage beizubehalten, wodurch der Wiederverarbeitungsbedarf gesenkt wird.

Es wurde ausserdem festgestellt, dass verschiedene API-Typen unterschiedliche Managementstrategien erfordern. Kurze Aufgaben, wie einfache Berechnungen, können ihren Kontext beibehalten, während längere Aufgaben, wie Chats, einen komplexeren Umgang erfordern, um Ressourcenverschwendung zu vermeiden.

Über die Verbesserung der Bearbeitung von API-Aufrufen hinaus bietet das Framework auch Einblicke in die breiteren Auswirkungen der Integration verschiedener Arten von Tools mit LLMs. Es präsentiert eine Denkweise über Planung und Ressourcenverteilung, die auch in anderen technologischen Kontexten vorteilhaft sein könnte.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass LLM-Systeme ihre traditionellen Ansätze überdenken müssen, um Anfragen, die APIs involvieren, effektiv zu bedienen. Wenn diese Systeme die im neuen Framework skizzierten Strategien übernehmen, können sie Ressourcenverschwendung minimieren, die Leistung verbessern und letztendlich eine reibungslosere Erfahrung für die Nutzer bieten.

Während die Technologie weiterhin voranschreitet und immer mehr Anwendungen entstehen, die dynamische Interaktionen zwischen LLMs und externen Tools erfordern, wird ein robustes Framework wie dieses zunehmend wichtig werden. Es wird eine nahtlosere Integration von Fähigkeiten ermöglichen, die potenziellen Anwendungen von LLMs über die blosse Texterstellung hinaus erweitern und sie in verschiedenen praktischen Umgebungen wertvoller machen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das neue Framework für effiziente API-Unterstützung in grossen Sprachmodellen eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen bietet, mit denen traditionelle Systeme konfrontiert sind. Indem es die Speicherverschwendung reduziert und die Verarbeitungspraktiken optimiert, ebnet es den Weg für reaktionsfreudigere und leistungsfähigere LLMs, die eine breite Palette von Aufgaben bewältigen können. Während sich diese Technologie weiterentwickelt, sind die potenziellen Anwendungen grenzenlos, und ihre Auswirkungen könnten in mehreren Branchen zu spüren sein.