Un nuevo sistema para procesar modelos de lenguaje más rápido

Los modelos de lenguaje generativos grandes (LLMs) son sistemas avanzados que pueden generar texto similar al humano. Sin embargo, usarlos rápidamente y a buen precio es complicado debido a sus altas exigencias de computación y memoria. Este artículo presenta un nuevo sistema diseñado para mejorar la velocidad y eficiencia de estos modelos, centrándose en la Inferencia Especulativa y la Verificación de árboles de tokens.

#Desafíos con los LLMs Actuales

Los LLMs generativos, como GPT-3, son conocidos por su impresionante capacidad para crear texto. Con cientos de miles de millones de parámetros, estos modelos necesitan recursos de hardware significativos. Por ejemplo, atender una sola solicitud de GPT-3 puede tardar varios segundos porque tiene que procesar mucha información de forma secuencial. Estos modelos generan texto tomando una secuencia de tokens de entrada y produciendo un token a la vez, lo que significa que dependen en gran medida de los tokens generados previamente.

Este método, conocido como decodificación autorregresiva, es importante para mantener el contexto y el orden de las palabras en el texto generado. Sin embargo, puede llevar a ineficiencias. La mayoría de los sistemas LLM utilizan un enfoque de decodificación incremental, procesando los tokens uno a la vez. Este procesamiento secuencial limita la capacidad de acelerar las cosas, especialmente cuando hay muchas solicitudes que atender a la vez.

#La Necesidad de un Nuevo Enfoque

Con la creciente demanda de aplicaciones en tiempo real que utilizan LLMs, se necesita un método más optimizado. Los sistemas existentes luchan porque necesitan almacenar en caché las claves y valores para cada token, lo que consume memoria y limita el número de solicitudes que se pueden atender simultáneamente.

Este nuevo sistema busca abordar estos problemas directamente utilizando inferencia especulativa y verificación de árboles de tokens para mejorar el rendimiento de los LLMs generativos.

#Sistema Propuesto: Resumen

El sistema propuesto introduce un modelo de atención que combina modelos de lenguaje más pequeños para mejorar las predicciones realizadas por el LLM. Al construir un Árbol de Tokens, que organiza secuencias de tokens candidatas, el sistema permite un proceso de verificación más eficiente.

El LLM actúa como verificador para el árbol de tokens en lugar de funcionar como un decodificador secuencial. Este cambio es crucial porque ayuda a minimizar el tiempo y los recursos necesarios para generar texto mientras mantiene una alta calidad de salida.

#Inferencia Especulativa Explicada

En su esencia, la inferencia especulativa se trata de predecir texto por adelantado. El sistema utiliza modelos de lenguaje pequeños que están ajustados para trabajar juntos. Estos modelos sugieren posibles secuencias de tokens que el LLM principal puede verificar luego.

El árbol de tokens es una estructura que contiene varias secuencias de tokens candidatas. Cada nodo en este árbol representa una secuencia potencial, y el LLM verifica si estas secuencias coinciden con lo que generaría dado el mismo input. Esto permite una reducción significativa en el número de tokens que necesitan ser verificados uno a la vez.

#Verificación de Árbol de Tokens

El proceso de verificación del árbol de tokens permite al sistema verificar de manera eficiente múltiples secuencias de tokens de una sola vez. En lugar de generar tokens uno a la vez, el sistema verifica toda la estructura del árbol en paralelo. Este enfoque reduce el tiempo que se tarda en producir resultados y minimiza el uso de memoria al reutilizar las computaciones.

El diseño del árbol de tokens se centra en verificar todas las secuencias mientras se realiza un solo paso sobre el LLM. Este método es más eficiente que la decodificación incremental estándar utilizada en otros sistemas.

#Beneficios del Nuevo Sistema

La introducción de la inferencia especulativa y la verificación del árbol de tokens trae varias ventajas:

1. Acceso a Memoria Reducido: Al verificar múltiples tokens a la vez, el sistema reduce la cantidad de veces que necesita acceder a los parámetros del LLM.

2. Menor Latencia: Con la capacidad de verificar muchos tokens simultáneamente, el tiempo total que se tarda en generar resultados se reduce significativamente.

3. Eficiencia Mejorada: La estructura del sistema permite una mejor utilización de los recursos computacionales, facilitando atender múltiples solicitudes al mismo tiempo.

4. Rentabilidad: Al disminuir las demandas de computación y memoria, el sistema reduce los costos operativos asociados con la atención de LLMs generativos.

#Implementación del Sistema

Para crear este nuevo sistema, se pusieron en marcha varios componentes. La primera parte involucró desarrollar el especulador basado en aprendizaje, que genera el árbol de tokens. Este especulador combina funciones definidas por el usuario que ayudan a predecir futuros tokens basados en datos anteriores y modelos de lenguaje pequeños que pueden ofrecer sugerencias.

El siguiente paso fue el proceso de verificación, donde el LLM verifica el árbol de tokens contra sus propias salidas. Al organizar los tokens en un árbol, se hace posible verificar muchas secuencias al mismo tiempo, lo que ahorra tiempo y recursos.

#Evaluación del Sistema

Para entender qué tan bien funciona el sistema, se realizaron pruebas utilizando dos familias populares de LLM junto con varios conjuntos de datos. Los resultados mostraron que el nuevo sistema podía reducir significativamente el número de pasos de decodificación realizados por un LLM y, en consecuencia, el tiempo total dedicado a procesar solicitudes.

Por ejemplo, se observó una reducción en la latencia a través de cinco conjuntos de datos, indicando que el sistema tuvo un mejor rendimiento que los métodos tradicionales de decodificación incremental. Las observaciones también revelaron que validar múltiples tokens simultáneamente conducía a una mayor consistencia en la salida.

#Aplicaciones Prácticas

Las técnicas detrás de este nuevo sistema pueden aplicarse en varios escenarios donde se utilizan LLMs generativos. Algunas áreas importantes de aplicación incluyen:

1. Chatbots y Asistentes Virtuales: Estos sistemas pueden beneficiarse de tiempos de respuesta más rápidos mientras mantienen la calidad de la conversación.

2. Herramientas de Creación de Contenido: Las empresas que utilizan LLMs para la generación de contenido verán una mayor eficiencia, lo que permitirá una entrega de contenido más rápida.

3. Análisis de Datos: Generar informes o ideas a partir de grandes conjuntos de datos puede ser optimizado, mejorando la velocidad de los procesos de toma de decisiones.

4. Traducción en Tiempo Real: Los sistemas que ofrecen servicios de traducción instantánea encontrarán el nuevo enfoque beneficioso para obtener salidas más rápidas y precisas.

#Conclusión

Los avances en la inferencia de LLM generativos a través del sistema propuesto marcan un paso significativo en el uso efectivo de modelos de lenguaje. Al aprovechar la inferencia especulativa y la verificación de árboles de tokens, los usuarios pueden experimentar tiempos de procesamiento más rápidos y menores costos, todo mientras se mantiene las potentes capacidades de los modelos de lenguaje grandes.

A medida que la demanda de generación de texto eficiente y de alta calidad sigue aumentando, innovaciones como esta son esenciales para mantener el ritmo con las expectativas en un paisaje digital competitivo. El nuevo sistema abre puertas a un uso más práctico y escalable de los LLMs generativos en varias industrias, haciendo que la tecnología sofisticada sea accesible y beneficiosa para muchas aplicaciones.