OPAL : Une nouvelle approche pour des modèles de langage efficaces
Une méthode pour améliorer l'efficacité et la performance des modèles de langue.
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Ces dernières années, les modèles de langage de grande taille (LLMs) ont attiré l'attention pour leur capacité à réaliser diverses tâches linguistiques, comme traduire des textes et créer des images à partir de descriptions textuelles. Ces modèles ont pris de l'ampleur, les rendant puissants mais aussi difficiles à faire fonctionner. Plus le modèle est gros, plus il a besoin de mémoire et d'énergie, ce qui peut entraîner des coûts élevés et des limitations d'utilisation, surtout lorsqu'on les exécute sur du matériel classique.
Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs travaillent sur des méthodes pour rendre les LLMs plus efficaces tout en maintenant leur performance. Une approche clé s'appelle la Quantification. Cela consiste à réduire le nombre de bits utilisés pour représenter les poids et les activations du modèle, ce qui aide à économiser de la mémoire et de l'énergie sans perdre beaucoup en précision.
Problème avec les grands modèles de langage
Les grands modèles de langage, comme Llama2 et GPT-3, peuvent consommer beaucoup de ressources. Par exemple, faire fonctionner le modèle Llama2-70B nécessite une énorme quantité de mémoire, environ 140 Go, juste pour le modèle. Il faut aussi du matériel puissant capable de réaliser au moins 140 milliards de calculs par seconde, ce qui entraîne des coûts de fonctionnement élevés. À mesure que la taille de ces modèles augmente, les coûts financiers et énergétiques associés à leur fonctionnement augmentent aussi.
Pour rendre l'utilisation de ces modèles plus pratique, les chercheurs cherchent des moyens de les compresser tout en préservant leur efficacité. La compression fait référence aux stratégies qui réduisent la taille et les besoins en ressources des modèles.
Le rôle de la quantification
Parmi les différentes stratégies de compression des modèles, la quantification est la plus populaire. Cette méthode réduit la précision des nombres utilisés dans le modèle, permettant de stocker les poids et les activations avec moins de bits. Par exemple, au lieu d'utiliser des nombres à virgule flottante de 16 bits pour les calculs, les modèles peuvent utiliser des représentations de 4 bits ou 8 bits. Cette réduction peut entraîner des améliorations significatives en termes de performance et de réduction de l'utilisation de la mémoire.
Cependant, les défis résident dans le fait de s'assurer que cette réduction ne conduit pas à une perte significative de la qualité des résultats du modèle. Des travaux antérieurs ont montré que la quantification peut nuire à la précision du modèle, principalement parce que certaines valeurs d'entrée peuvent être beaucoup plus grandes que d'autres, ce qui peut entraîner des erreurs lors de la compression. Ainsi, des études récentes se sont concentrées sur de meilleures méthodes pour identifier et traiter ces valeurs aberrantes lors de la quantification des modèles.
Présentation d'OPAL
Pour surmonter ces défis, une nouvelle méthode appelée OPAL (Outlier-Preserved Microscaling Quantization Accelerator for Large Language Models) a été développée. OPAL combine des conceptions matérielles et logicielles pour créer une manière plus économe en énergie d'exécuter de grands modèles de langage lors de tâches de génération.
Caractéristiques clés d'OPAL
Quantification des activations : OPAL inclut une nouvelle approche pour quantifier les activations, qui sont les états internes du modèle pendant le traitement. Dans OPAL, un petit nombre de valeurs significatives, appelées valeurs aberrantes, sont préservées avec une précision plus élevée tandis que les autres valeurs sont quantifiées à des formats de largeur de bits plus faibles. Cela signifie que le modèle peut conserver des informations importantes tout en réduisant l'utilisation globale des ressources.
Précision Mixte : OPAL utilise une stratégie de précision mixte en utilisant différentes largeurs de bits pour les entrées des différentes couches du modèle. Pour les couches plus sensibles, il peut utiliser 5 bits, tandis que les couches moins sensibles pourraient être représentées avec seulement 3 bits. Cette approche ciblée permet d'être efficace sans sacrifier la précision.
Conception matérielle dédiée : L'architecture d'OPAL est conçue pour supporter ces méthodes avancées de quantification. Elle inclut des unités de calcul spécialisées capables de gérer efficacement à la fois des calculs à haute précision et à basse précision. Cette configuration optimise la puissance de traitement et réduit la consommation d'énergie pendant l'opération.
Approximations Softmax : Une partie importante du calcul dans les modèles de langage est l'opération softmax, qui peut être très exigeante pour le matériel. OPAL introduit une méthode d'approximation basée sur log2 qui simplifie cette opération. En utilisant des décalages et des soustractions au lieu de calculs de division complexes, OPAL réduit encore la consommation d'énergie tout en maintenant son efficacité.
Avantages d'OPAL
Le système OPAL a montré de nombreux avantages par rapport aux méthodes traditionnelles. Il peut améliorer considérablement l'Efficacité énergétique-jusqu'à 53,5 % de consommation d'énergie en moins en moyenne-tout en réduisant la surface requise pour les configurations matérielles. Cela facilite l'exécution de grands modèles sur des appareils sans avoir besoin d'équipements extrêmement puissants et coûteux.
De plus, la précision d'OPAL reste élevée. Les tests ont montré qu'avec les nouvelles méthodes de quantification, l'augmentation de la perplexité du modèle-une mesure de la qualité des prédictions du modèle-est minimale. Les modèles utilisant OPAL montrent seulement une légère baisse de précision, ce qui est une amélioration considérable par rapport aux méthodes précédentes qui souffraient de baisses plus importantes.
Efficacité énergétique en détail
L'efficacité énergétique est cruciale lorsqu'il s'agit de grands modèles de langage, surtout compte tenu des coûts élevés associés à leur fonctionnement. L'architecture d'OPAL est spécifiquement conçue pour gérer les demandes computationnelles des LLMs de manière plus efficace. En utilisant des opérations à faible bit pour la majorité des calculs, OPAL peut effectuer des tâches tout en consommant moins d'énergie.
La conception est modulaire, permettant à différentes parties du matériel de fonctionner à des niveaux de précision variables selon les besoins. Par exemple, lorsqu'on travaille avec des valeurs qui ne devraient pas être grandes, une précision plus basse peut être utilisée. Cette flexibilité aide à économiser de l'énergie tout en atteignant les mêmes résultats que des méthodes à précision plus élevée.
Expérimentation et résultats
Plusieurs expériences ont été menées pour tester l'efficacité d'OPAL à travers diverses tâches utilisant différents modèles. Les résultats montrent qu'OPAL surpasse les méthodes de quantification traditionnelles tant en termes d'utilisation des ressources que de performance du modèle.
En comparant OPAL à d'autres méthodes, il a été constaté qu'il atteint un débit plus élevé et une consommation d'énergie plus faible. Cela fait d'OPAL une option attrayante pour les développeurs et les organisations cherchant à mettre en œuvre des LLMs dans des applications réelles sans encourir des coûts exorbitants.
Conclusion
En conclusion, le développement d'OPAL représente une avancée importante dans le domaine des grands modèles de langage. En combinant des méthodes de quantification innovantes avec une conception matérielle dédiée, OPAL offre une solution à certains des défis les plus pressants auxquels sont confrontés chercheurs et développeurs.
Les économies d'énergie et les améliorations de performance en font un outil prometteur pour l'avenir des tâches de traitement du langage, garantissant que des modèles puissants puissent être accessibles et utilisés efficacement dans des applications quotidiennes. À mesure que le domaine continue d'évoluer, des approches comme OPAL seront cruciales pour rendre les grands modèles de langage à la fois efficaces et accessibles.
Titre: OPAL: Outlier-Preserved Microscaling Quantization Accelerator for Generative Large Language Models
Résumé: To overcome the burden on the memory size and bandwidth due to ever-increasing size of large language models (LLMs), aggressive weight quantization has been recently studied, while lacking research on quantizing activations. In this paper, we present a hardware-software co-design method that results in an energy-efficient LLM accelerator, named OPAL, for generation tasks. First of all, a novel activation quantization method that leverages the microscaling data format while preserving several outliers per sub-tensor block (e.g., four out of 128 elements) is proposed. Second, on top of preserving outliers, mixed precision is utilized that sets 5-bit for inputs to sensitive layers in the decoder block of an LLM, while keeping inputs to less sensitive layers to 3-bit. Finally, we present the OPAL hardware architecture that consists of FP units for handling outliers and vectorized INT multipliers for dominant non-outlier related operations. In addition, OPAL uses log2-based approximation on softmax operations that only requires shift and subtraction to maximize power efficiency. As a result, we are able to improve the energy efficiency by 1.6~2.2x, and reduce the area by 2.4~3.1x with negligible accuracy loss, i.e.,
Auteurs: Jahyun Koo, Dahoon Park, Sangwoo Jung, Jaeha Kung
Dernière mise à jour: Sep 24, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.05902
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.05902
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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