Simple Science

Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla

# Informática# Computación y lenguaje

Nuevo método acelera el entrenamiento de modelos de lenguaje

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.

― 5 minilectura


Atención Renovada paraAtención Renovada paraModelos de Lenguajeentrenamiento de modelos de lenguaje.Nuevo método acelera y ahorra en el
Tabla de contenidos

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han ganado popularidad por su capacidad para manejar diversas tareas lingüísticas. Sin embargo, el proceso de entrenar y servir estos modelos puede ser muy largo y costoso. Este artículo habla de un nuevo método que ayuda a hacer el Entrenamiento y la servición de estos modelos más rápidos y eficientes.

El Reto de Entrenar Modelos Grandes

Entrenar modelos grandes como LLaMA 2 requiere mucho tiempo y recursos. Por ejemplo, entrenar un modelo de 70 mil millones de parámetros con 2 billones de tokens puede tardar hasta 23 días, usando muchas GPU poderosas. Los costos asociados pueden alcanzar hasta 2 millones de dólares. La principal razón de este alto costo es el mecanismo de auto-atención que se usa en los transformadores, que es una parte central de estos modelos. Este mecanismo necesita mucho poder computacional, especialmente a medida que aumenta la longitud del contexto.

¿Qué es la Auto-Atención?

La auto-atención permite que los modelos pesen la importancia de diferentes partes de la entrada al hacer predicciones. Sin embargo, también significa que a medida que crece el tamaño de la entrada, los recursos necesarios para los cálculos crecen de manera cuadrática. Esto lleva a un aumento significativo tanto en el tiempo como en el uso de memoria.

La Necesidad de Eficiencia

Con el creciente uso de LLMs en diversas aplicaciones, se ha vuelto esencial encontrar formas de entrenar y servir estos modelos de manera más económica. El objetivo es mantener el alto rendimiento de estos modelos mientras se hace que el proceso de entrenamiento sea más rápido y menos intensivo en recursos.

Introducción a la Atención Escasamente Fragmentada

Se ha propuesto un nuevo método llamado Atención Escasamente Fragmentada (S2) para abordar estos desafíos. Este método divide el contexto en partes más pequeñas para diferentes cabezas de atención. Cada cabeza solo atiende una parte específica del contexto mientras sigue considerando el contexto completo en general. Este enfoque ayuda a reducir la cantidad de datos que cada cabeza tiene que procesar, lo que lleva a cálculos más rápidos.

¿Cómo Funciona la Atención S2?

En la Atención S2, el modelo está diseñado para que cada cabeza de atención se enfoque en una parte diferente de la entrada. Esto se hace utilizando un "patrón de escasez" que determina cuánto de la entrada debe considerar cada cabeza. Al compartir partes del contexto entre las cabezas, el modelo puede reducir la cantidad de cálculos necesarios, lo que acelera los procesos de entrenamiento e inferencia.

Beneficios Clave de la Atención S2

  1. Entrenamiento Más Rápido: Al dividir el contexto entre diferentes cabezas, el método S2 permite cálculos más rápidos, resultando en tiempos de entrenamiento más cortos. En pruebas, este método mostró hasta 25 veces más velocidad de atención en comparación con otros métodos.

  2. Eficiencia de Memoria: Este método utiliza menos memoria durante el entrenamiento. Por ejemplo, al usar Atención S2, la memoria necesaria para almacenar cálculos previos puede reducirse significativamente.

  3. Calidad del Modelo Mantenida: A pesar de la reducción en el contexto para cada cabeza, la Atención S2 mantiene la calidad de las predicciones del modelo. Esto significa que el modelo rinde igual que los métodos de atención tradicionales, incluso con menos datos.

  4. Comprensión de Contextos Largos: La Atención S2 ha mostrado un gran potencial para entender contextos más largos, lo cual es crucial para muchas tareas lingüísticas. Por ejemplo, puede recordar información muy específica incluso cuando está embebida en un texto largo.

Experimentos y Resultados

En varios experimentos, los modelos entrenados usando Atención S2 superaron o igualaron a los modelos entrenados con métodos tradicionales en varias tareas. Por ejemplo, en una tarea donde el modelo tenía que recuperar un dato específico de un texto largo, el método S2 logró una precisión perfecta en contextos de hasta 32,000 tokens.

Además, al comparar el tiempo que tardaron diferentes métodos de atención, la Atención S2 mostró una velocidad significativa. Por ejemplo, en un modelo con 70 mil millones de parámetros, el tiempo de atención se redujo más de 25 veces en comparación con otros métodos.

Biblioteca de Núcleo para Personalización

Junto con la introducción de la Atención S2, se ha creado una biblioteca de núcleo para ayudar a los usuarios a personalizar los patrones de escasez para sus modelos. Esta biblioteca está diseñada para ser fácil de usar, permitiendo que investigadores y desarrolladores adapten los procesos de entrenamiento a sus necesidades específicas.

Conclusión

El desarrollo de la Atención Escasamente Fragmentada es un avance prometedor en el campo de los modelos de lenguaje. Aborda los problemas de velocidad y eficiencia mientras preserva la calidad de los modelos. A medida que la demanda de modelos de lenguaje grandes continúa creciendo, métodos como la Atención S2 serán cruciales para hacer que su entrenamiento y servicio sean más manejables. Al hacer estos sistemas más rápidos y eficientes, podemos asegurarnos de que sigan siendo accesibles y efectivos para diversas aplicaciones.

Direcciones Futuras

A medida que más investigadores exploren esta área, es probable que surjan métodos nuevos y mejorados. Los esfuerzos continuos para optimizar los procesos de entrenamiento y mejorar el rendimiento del modelo serán clave para el futuro de los modelos de lenguaje grandes. La naturaleza de código abierto de la biblioteca del núcleo S2 también fomentará la colaboración y la innovación dentro de la comunidad, llevando a más avances en este emocionante campo.

Fuente original

Título: S2-Attention: Hardware-Aware Context Sharding Among Attention Heads

Resumen: Sparse attention, which selectively attends to a subset of tokens in the context was supposed to be efficient. However, its theoretical reduction in FLOPs has rarely translated into wall-clock speed-up over its dense attention counterparts due to the lack of hardware-aware optimizations like FlashAttention. Meanwhile, it remains unclear whether sparse attention can maintain the model's quality at a scale of today's large language models (LLMs) and how. This paper presents Sparsely-Sharded(S2) Attention, a Triton library that provides kernel optimization for sparse attention customizable at both per-head and per-context-range levels. S2-Attention enables the exploration of novel and high-performance sparse attention techniques, which we demonstrate through extensive ablations across a wide range of sparse attention designs at various model scales. From these insights, we present several basic guidelines to design sparse attention that can achieve not only practical efficiency improvements, but also strong downstream performance. To achieve high parallelization and optimized memory IO, sparse attention should shard the context heterogeneously across attention heads, where each head attends to a different subset of tokens while collectively covering the full context. Meanwhile, we find hybrid architectures combining sparse and dense attention particularly beneficial in practice. S2-Attention achieves wall-clock speedup of 8.79X, 15.87X, 25.3X compared to the strong FlashAttention-2 baseline with strong downstream performance on-par with full attention and perfect retrieval performance at a 128k context length. At inference, for 7B models, our model, with the help of our S2-Attention kernel, achieves 4.5x speed-up compared to dense counterparts. S2-Attention is released with easy-to-customize APIs for direct usage in Megatron and vLLM.

Autores: Xihui Lin, Yunan Zhang, Suyu Ge, Liliang Ren, Barun Patra, Vishrav Chaudhary, Hao Peng, Xia Song

Última actualización: 2024-10-22 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2407.17678

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.17678

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

Más de autores

Artículos similares