Verbesserung der lokalen Inferenz für Sprachmodelle

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Sie können jetzt Aufgaben wie das Generieren von hochwertigem Text, das Treffen komplexer Entscheidungen und das Lösen verschiedener Probleme übernehmen. Dieses Wachstum kommt von Verbesserungen in der Deep-Learning-Technologie, den Trainingsmethoden und dem Zugang zu umfangreichen Datensätzen. Dadurch werden LLMs in vielen Bereichen eingesetzt, einschliesslich Übersetzung, Texterstellung und sogar beim Programmieren.

Trotz dieser Fortschritte gibt es Herausforderungen beim Einsatz von LLMs. Je leistungsfähiger diese Modelle werden, desto mehr Rechenressourcen brauchen sie, um effektiv zu arbeiten. Besonders wenn sie in der Cloud eingesetzt werden, kann das ihre Zugänglichkeit einschränken. Bei bestimmten Anwendungen, wie solchen, die schnelle Antworten benötigen oder bei denen Datenschutz ein Anliegen ist, können diese Anforderungen problematisch sein.

In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz vorgestellt, um LLMs besser auf lokalen Geräten arbeiten zu lassen, die oft in der Rechenleistung begrenzt sind. Das Ziel ist es, diese Modelle schneller und effizienter für die Nutzer zu machen, ohne die Qualität zu opfern. So können wir das Erlebnis mit LLMs verbessern und sie reaktionsschneller und individueller gestalten, während wir die Daten des Nutzers auf dessen Gerät sicher halten.

#Herausforderungen bei der lokalen Inferenz

Das Ausführen von LLMs lokal in kleinen Chargen bringt eigene Probleme mit sich. Der Prozess ist oft langsam, weil diese Systeme die Rechenressourcen nicht effektiv nutzen. Dafür gibt es drei Hauptgründe: Latenz, Personalisierung und Datenschutz.

Zuerst führt eine Verbesserung der Geschwindigkeit der lokalen Inferenz zu besseren Echtzeit-Interaktionen. Wenn ein Nutzer eine Anfrage eingibt, erwartet er schnelle Antworten. Zweitens ermöglicht es personalisierte Erlebnisse. Wenn Modelle sich schneller an individuelle Nutzer anpassen können, werden sie viel nützlicher. Und schliesslich verbessert die Lokale Inferenz den Datenschutz, da sensible Informationen das Gerät des Nutzers nicht verlassen müssen.

Indem wir diese Herausforderungen angehen, wollen wir mehr Menschen Zugang zu LLMs geben, auch wenn sie keinen Zugang zu leistungsstarken Cloud-Systemen haben.

#Autoregressive LLM-Inferenz

Um zu verstehen, wie LLMs funktionieren, ist es hilfreich, den Prozess der autoregressiven Generierung anzuschauen. Dieser Prozess umfasst zwei Hauptschritte. Zuerst nimmt das Modell das Eingabe-Prompt und generiert einen Daten-Cache, den KV-Cache. Gleichzeitig produziert es die erste Reihe von Ausgabevorhersagen. Dieser Schritt ist in der Regel schnell, da das Modell das gesamte Prompt auf einmal verarbeiten kann.

Der zweite Schritt beinhaltet das Dekodieren. Hier wählt das Modell ein Token (einen Textteil) aus den generierten Ausgaben aus und speist es wieder ins System ein. Das Modell produziert dann neue Vorhersagen basierend auf diesem Token und wiederholt den Prozess, bis die gewünschte Anzahl von Tokens generiert wurde. Die Herausforderung in dieser Phase besteht darin, dass dies Token für Token gemacht werden muss. Diese sequenzielle Verarbeitung führt zu einer sehr niedrigen Effizienz, wenn mit kleinen Chargen gearbeitet wird, was diesen Teil der Generierung am zeitaufwendigsten macht.

#Optimierung der GPU-Leistung

Die meisten LLMs werden auf GPUs (Grafikprozessoren) ausgeführt, da ihre Struktur für die parallele Verarbeitung ausgelegt ist, was für die Durchführung von grossangelegten Matrixoperationen wesentlich ist. GPUs bestehen aus vielen kleinen, effizienten Kernen und haben ein komplexes Speichersystem.

Die grösste Herausforderung bei der Optimierung der LLM-Inferenz in kleinen Chargen ist die sehr niedrige Effizienz in der Ressourcennutzung. Wenn man in kleinen Chargen arbeitet, sinkt die arithmetische Intensität erheblich, was zu verschwendetem Potenzial führt. Zum Beispiel zeigt das Ausführen einer einzelnen Anfrage mit einem Modell wie GPT-2 eine extrem niedrige Leistung, da nur eine Handvoll Tokens pro Sekunde verarbeitet wird.

Im Grunde genommen wird das System, wenn das Dekodieren auf kleine Chargen beschränkt ist, durch die Speicherbandbreite zum Flaschenhals, was die Gesamtleistung einschränkt. Die einzige Möglichkeit, die Geschwindigkeit zu verbessern, besteht darin, die Effizienz zu steigern, mit der diese Modelle ausgeführt werden.

#Einführung in spekulatives Dekodieren

Es werden mehrere Methoden entwickelt, um die Geschwindigkeit der LLM-Inferenz zu verbessern, und eine davon heisst spekulatives Dekodieren. Die Idee hinter dieser Methode ist, ein kleineres, schnelleres Modell zu verwenden, um mehrere Tokens im Voraus vorherzusagen. Dadurch können die Vorhersagen als eine einzige Charge an das grössere Modell gesendet werden. Wenn das kleinere Modell genaue Vorhersagen trifft, kann das viel Zeit und Ressourcen sparen.

Allerdings werden die Ergebnisse verworfen, wenn das grössere Modell nicht mit den Vorhersagen des kleinen Modells übereinstimmt, und das System wechselt zurück zur traditionellen Methode, um Tokens einzeln zu generieren. Spekulatives Dekodieren ist besonders nützlich für kleine Batch-Einstellungen, in denen die Speicherbandbreite die Leistung einschränkt.

Diese Methode hat zwei grosse Vorteile. Erstens wirkt sie sich nicht auf die Qualität der Ausgabe des Modells aus. Zweitens funktioniert sie oft gut in Kombination mit anderen Optimierungsmethoden, da sie die Arbeit von einem sequenziellen in einen parallelen Prozess verlagert.

#Verbesserung des spekulativen Dekodierens

Wir haben zwei wesentliche Verbesserungen der bestehenden Methoden zum spekulativen Dekodieren identifiziert. Erstens muss die Art und Weise, wie Chargen organisiert werden, umstrukturiert werden. Anstatt eine einzelne Sequenz für die gesamte Charge vorherzusagen, können wir eine Baumstruktur möglicher Sequenzen erstellen. Diese Struktur ermöglicht bessere Qualitätsvorhersagen und schnellere Verarbeitung, da die Anzahl der richtigen Tokens, die in jeder Charge generiert werden, erhöht wird.

Die zweite Verbesserung besteht darin, spekulatives Dekodieren auch auf das kleinere Entwurfmodell anzuwenden. Diese zusätzliche Decodierungsstufe macht den gesamten Prozess effizienter und sorgt für eine schnellere Batch-Verarbeitung insgesamt.

#Baumstrukturierte Chargen

Die aktuellen Methoden des spekulativen Dekodierens generieren nur eine Sequenz für die gesamte Charge, was die Leistung beeinträchtigen kann. Mit zunehmender Grösse der Charge oder wenn die Vorhersagen des kleinen Modells weniger mit dem grösseren Modell übereinstimmen, nimmt die Wirksamkeit dieser Vorhersagen schnell ab.

Um dem entgegenzuwirken, schlagen wir vor, einen Baum möglicher Token-Sequenzen zu entwickeln. Diese Baumstruktur hat mehrere Vorteile. Erstens ermöglicht sie eine grössere Anzahl erwarteter wahrer Tokens pro Charge. Zweitens ermöglicht das Baumdesign eine effizientere Nutzung des Speichers, da wir das kleinere Modell an verschiedenen Punkten innerhalb des Baums ausführen können, anstatt nur auf seine Ergebnisse am Ende langer Sequenzen angewiesen zu sein.

Durch die Verwendung dieser Baumstruktur können wir die Operationen des kleineren Modells parallel durchführen und somit die Geschwindigkeit weiter verbessern. So müssen wir das Entwurfmodell nur entsprechend der Tiefe des Baums ausführen, was den Ressourcenverbrauch minimiert.

#Gestufte Spekulation

Aktuelle Methoden verlassen sich auf ein einzelnes kleineres Modell, um Tokens zu entwerfen, was ein Ungleichgewicht in der Zeit- und Ressourcenverwendung schaffen kann. Ein grösseres Entwurfmodell könnte bessere Vorhersagen liefern, hat aber auch höhere Kosten, während ein kleineres Modell weniger kostet, aber möglicherweise nicht genaue Ergebnisse liefert.

Um dieses Problem zu beheben, können wir spekulatives Dekodieren in das Entwurfmodell selbst einbeziehen. Mit unserem gestuften Ansatz zur spekulativen Dekodierung nutzen wir nun drei Modelle: ein Orakelmodell für endgültige Vorhersagen, ein kleineres Entwurfmodell und ein weiteres Entwurfmodell. Auf diese Weise können wir Vorhersagen durch baumstrukturierte Chargen optimieren.

#Experimentierung und Ergebnisse

Um unsere Methoden zu bewerten, haben wir mehrere kleinere Modelle eingesetzt und untersucht, wie unser gestuftes Spekulationsverfahren im Vergleich zu traditionellen Methoden abschneidet. Unsere Ergebnisse zeigten erhebliche Verbesserungen der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Bei der Verwendung von deterministischem Sampling erreichte unsere Implementierung eine 3,16-mal schnellere Leistung im Vergleich zu Standardmethoden und übertraf den regulären spekulativen Ansatz um das 1,36-fache.

Wir haben auch Fälle untersucht, in denen das Modell mehrere Arten von Tokens verarbeitet hat. Es zeigte sich, dass einfachere Tokens, wie Leerzeichen, schneller durch beide Entwurfmodelle produziert wurden, während komplexere Tokens die Aufmerksamkeit des grösseren Orakelmodells erforderten. Dies deutet darauf hin, dass die unterschiedlichen Modelle je nach Komplexität der Aufgabe ihre Stärken und Schwächen haben.

#Zukünftige Richtungen

Für die Zukunft gibt es mehrere Bereiche, in denen wir Verbesserungen vornehmen können. Wir könnten beispielsweise den Prozess der Generierung von Vorhersagen durch die Schaffung effizienterer Sampling-Techniken verbessern. Zudem könnte das Ausführen grösserer Modelle noch grössere Leistungsgewinne bringen, während sie dennoch auf lokalen Geräten tragbar bleiben.

Darüber hinaus kann die Untersuchung der Genauigkeit von Entwurfmodellen zu besseren Vorhersagen führen, während der Ressourcenverbrauch niedrig bleibt. Jede dieser Richtungen bietet Chancen für weitere Forschung und Verbesserung, wie wir LLMs verwalten.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir mehrere Methoden zur Verbesserung der lokalen Inferenz mit LLMs vorgestellt. Durch die Umstrukturierung der Batch-Verarbeitung in ein Baumformat und die Hinzufügung von Spekulationsstufen konnten wir bemerkenswerte Geschwindigkeitsverbesserungen erzielen, ohne die Qualität der Ausgaben zu beeinträchtigen. Dieser Ansatz macht LLMs nicht nur für normale Nutzer zugänglicher, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für den Einsatz dieser Modelle in realen Anwendungen, wodurch letztendlich fortschrittliche Technologie in die Hände von mehr Menschen gelegt wird.