Verbesserung der Softmax-Leistung in generativen Modellen

Grosse generative Modelle, wie die, die für die Erstellung von Bildern und die Generierung von Text verwendet werden, sind ziemlich beliebt geworden. Allerdings kann es schwierig sein, diese Modelle auf kleineren Geräten zu verwenden, da sie oft viel Speicher und Rechenleistung benötigen. Um sie für diese Geräte handhabbarer zu machen, haben Forscher eine Methode namens Post-Training-Quantisierung entwickelt. Dieser Ansatz reduziert die Grösse des Modells und lässt es schneller laufen, indem es in ein Format mit niedrigerer Präzision konvertiert wird.

Eine gängige Methode ist, die Softmax-Funktion, die ein wichtiger Teil dieser Modelle ist, in einem höheren Präzisionsformat zu belassen, da sie sehr empfindlich auf Änderungen reagiert. Das kann jedoch zu Problemen mit der Geschwindigkeit und dem Energieverbrauch auf Edge-Geräten führen, die begrenzte Ressourcen haben. In diesem Artikel schauen wir uns an, warum Softmax sensibel auf Quantisierung reagiert und bieten eine Lösung an, um diese Empfindlichkeit zu reduzieren, ohne extra Rechenzeit während des Betriebs des Modells hinzuzufügen.

#Die Herausforderung der Quantisierung

Quantisierung ist eine wichtige Technik, um die Arbeitslast grosser Modelle zu verringern. Sie vereinfacht die benötigten Berechnungen und reduziert den Energieverbrauch, weil Festpunktoperationen in der Regel effizienter sind als Gleitkommaoperationen. Post-Training-Quantisierung ist besonders nützlich, da wir vortrainierte Modelle direkt in ein Format konvertieren können, das weniger Speicher benötigt, ohne Zugriff auf die ursprünglichen Trainingsdaten zu brauchen. Das ist hilfreich, da der Zugang zu diesen Daten oft sehr schwierig sein kann.

Während diese Methode für viele Teile eines Modells gut funktioniert, stellen Softmax-Schichten eine einzigartige Herausforderung dar. Diese Schichten, besonders in Modellen, die Bilder erzeugen wie Diffusionsmodelle, können bei der Umwandlung in ein Format mit niedrigerer Präzision viele Fehler aufweisen. Das liegt daran, dass Softmax an der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten beteiligt ist und Fehler sich durch die Schichten des Modells akkumulieren können, was es entscheidend macht, das sorgfältig zu managen.

#Warum Softmax empfindlich auf Quantisierung reagiert

Softmax kann besonders von der Quantisierung betroffen sein, weil viele seiner Ausgabewerte auf Null gerundet werden können. Wenn das passiert, kann die Leistung des Modells sinken, weil die Ausgabewerte verzerrt werden und nicht auf die korrekte Gesamtsumme aufaddiert werden. Tatsächlich wurde festgestellt, dass die Summe der Wahrscheinlichkeiten bei der Untersuchung der Ausgaben eines quantisierten Softmax viel niedriger sein kann als erwartet, was die Genauigkeit des Modells erheblich beeinträchtigt.

Dieser Effekt ist besonders bei Diffusionsmodellen auffällig. Die Softmax-Funktion wird oft an verschiedenen Stellen im Modell ausgeführt, und wenn sie nicht richtig gehandhabt wird, kann das zu einem Qualitätsverlust der erzeugten Ausgaben führen. Zum Beispiel stimmen bei einer Quantisierung von Softmax auf 8 Bit die erzeugten Bilder häufig nicht mit denen überein, die von einem Modell mit höherer Präzision erzeugt werden.

#Eine Lösung für Softmax-Bias

Um das Problem der Empfindlichkeit von Softmax anzugehen, kann eine Bias-Korrektur-Methode angewendet werden. Diese Methode zielt darauf ab, die Ungenauigkeiten zu korrigieren, die während der Quantisierung eingeführt werden. Die Softmax-Funktion sollte idealerweise Ausgabewerte erzeugen, die sich zu eins addieren. Durch die Korrektur der Ausgaben basierend auf deren Normalisierung können wir eine genauere Darstellung selbst in Formaten mit niedrigerer Präzision wiederherstellen.

Die Korrektur beinhaltet die Berechnung einer erwarteten Ausgabe basierend auf vorherigen Ausgaben und kann leicht während des Quantisierungsprozesses durchgeführt werden, ohne dass später zusätzliche Berechnungen erforderlich sind. Das bedeutet, dass das Modell effizient laufen kann, ohne signifikante Erhöhungen der Rechenzeit oder des Energieverbrauchs.

#Vorteile der Bias-Korrektur

Durch die Anwendung dieser Bias-Korrektur auf die quantisierten Softmax-Schichten ist es möglich, die Gesamtleistung der Modelle in Formaten mit niedrigerer Präzision zu verbessern. Die Modelle können bessere Ausgaben mit qualitativ hochwertigeren Bildern und genaueren Textgenerierungen produzieren. Diese Methode wurde zum Beispiel mit beliebten Modellen getestet und hat erhebliche Verbesserungen in Qualität und Effizienz erbracht.

Wenn man Modelle mit und ohne Bias-Korrektur vergleicht, ist der Unterschied in den erzeugten Bildern deutlich. Die korrigierten Versionen können die Ausgaben von Modellen, die volle Präzision verwenden, nah nachahmen. Das macht die Modelle viel tragfähiger für den Einsatz auf Geräten mit begrenzten Ressourcen, sodass sie effektiv funktionieren können, ohne die Qualität zu opfern.

#Vergleich verschiedener Ansätze

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Bias-Korrektur zu implementieren, je nach Modellstruktur und spezifischem Anwendungsfall. Ein Ansatz ist, die Korrektur auf verschiedenen Ebenen anzuwenden, wie zum Beispiel pro Attention-Head oder über den gesamten Tensor. In umfassenden Tests hat sich gezeigt, dass die Anwendung der Bias-Korrektur auf der Ebene einzelner Attention-Heads oft zu einer besseren Leistung mit weniger Rechenaufwand führt.

Der Kalibrierungsprozess beinhaltet die Verwendung eines kleinen Datensatzes, um die quantisierten Ausgaben korrekt anzupassen. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Korrektur die Ausgaben des Modells genau mit den beabsichtigten Wahrscheinlichkeiten ausrichtet.

#Auswirkungen in der realen Welt

Die Implikationen dieser Forschung erstrecken sich auf viele Bereiche, in denen grosse generative Modelle eingesetzt werden, einschliesslich Bildverarbeitung und natürliche Sprachgenerierung. Da diese Modelle zunehmend verbreitet sind, wird es immer wichtiger, Wege zu finden, ihre Leistung auf kleineren Geräten zu optimieren.

Die Fähigkeit, effektive Bias-Korrekturen umzusetzen, bedeutet, dass Modelle in mehr Umgebungen bereitgestellt werden können, von Smartphones bis hin zu eingebetteten Systemen, ohne sich um Leistungsprobleme oder übermässigen Ressourcenverbrauch sorgen zu müssen. Das führt zu breiterer Zugänglichkeit und Innovation, wie diese Technologien angewendet werden können.

#Abschliessende Gedanken

Zusammenfassend sind Softmax-Schichten in generativen Modellen empfindlich gegenüber Quantisierung, was zu Verzerrungen führt, die die Leistung beeinträchtigen. Durch die Anwendung einer einfachen, aber effektiven Bias-Korrektur-Methode können wir die Ausgabewqualität quantisierter Modelle erheblich verbessern. Dieser Fortschritt macht es möglich, leistungsstarke generative Modelle auf Edge-Geräten einzusetzen und dabei ihre Robustheit und Zuverlässigkeit zu bewahren. Die laufende Entwicklung und Verfeinerung solcher Methoden sind entscheidend für die Zukunft der Anwendungen von künstlicher Intelligenz in realen Szenarien.