Une nouvelle méthode pour réduire l'utilisation de la mémoire dans les grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLMs) peuvent faire plein de trucs, mais ils utilisent souvent beaucoup de Mémoire. Cette utilisation élevée de mémoire peut rendre leur déploiement dans des situations réelles difficile, surtout quand l'efficacité est cruciale. Une grosse partie de cette utilisation mémoire vient d'un truc appelé le cache clé-valeur (KV), qui est essentiel pour le mécanisme d'attention dans ces modèles. Plus il y a de couches dans le modèle, plus il faut de mémoire pour ce Cache KV.

Dans cette discussion, on va parler d'une nouvelle méthode qui aide à réduire la mémoire nécessaire pour les LLMs, permettant de les faire tourner plus vite tout en utilisant moins de mémoire. Notre approche se concentre sur le fait de ne mettre en cache que les paires KV d'un petit nombre de couches, ce qui réduit significativement l'utilisation de mémoire et améliore la rapidité d'inférence.

#Besoins en Mémoire des LLMs

Une utilisation élevée de mémoire a été un problème important pour les LLMs. La consommation de mémoire peut limiter le nombre de tâches que les modèles peuvent gérer en même temps. En gros, le cache KV peut prendre plus de 30 % de la mémoire nécessaire lors du déploiement. Ses besoins en mémoire augmentent selon la longueur des données traitées et le nombre de couches dans un modèle.

Différentes stratégies ont déjà été mises en place pour alléger la charge mémoire du cache KV. Certaines techniques visent à réduire la longueur des séquences KV mises en cache. Par exemple, certaines méthodes se concentrent uniquement sur la conservation des KVs des jetons récents ou sur un processus pour retirer dynamiquement les KVs plus anciens de la mémoire quand ils ne sont plus nécessaires.

#Notre Approche pour Réduire l'Utilisation de Mémoire

Au lieu de travailler à réduire la longueur des séquences KV, notre méthode se concentre sur la réduction du nombre de couches dont il faut calculer et mettre en cache les KVs. On propose un type de décodeur transformateur où toutes les couches utiliseront les clés et valeurs de la couche supérieure. Cette approche nous permet de mettre en cache les KVs d'une seule couche au lieu de plusieurs, ce qui entraîne des économies de mémoire significatives tout en gardant les Performances.

L'idée repose aussi sur la façon dont les couches d'un transformateur s'appuient les unes sur les autres. La couche supérieure est souvent considérée comme contenant l'information la plus précieuse, ce qui rend logique que les couches inférieures en dépendent plutôt que d'avoir besoin de leurs propres KVs.

#Évaluation de Performance

On a testé notre méthode sur de grands modèles de langage et on a constaté une amélioration impressionnante des performances. Notre approche a montré qu'elle peut améliorer la vitesse de traitement jusqu'à 26 % par rapport aux modèles traditionnels tout en restant performante dans les tâches de compréhension du langage.

En plus, notre méthode fonctionne bien avec d'autres techniques existantes conçues pour économiser de la mémoire. Cela signifie que les utilisateurs peuvent combiner notre méthode avec d'autres pour obtenir des performances et une efficacité encore meilleures.

#Défis en Formation

Bien que notre méthode apporte de bons résultats pour l'inférence, elle crée des difficultés pendant l'Entraînement. Dans un modèle transformateur standard, le calcul peut se faire en parallèle. Cependant, comme notre modèle exige que chaque jeton dépende des KVs de la couche supérieure du jeton précédent, cela crée une séquence de dépendances qui limite le traitement parallèle.

Pour résoudre ça, on a développé une nouvelle méthode d'entraînement qui permet un certain niveau de parallélisation. En permettant aux jetons de calculer leurs valeurs en plusieurs itérations, on peut réduire le temps d'entraînement nécessaire tout en maintenant la structure de dépendance.

#Résultats Expérimentaux

Dans nos tests avec divers modèles, on a constaté que notre approche permet des tailles de lots plus grandes et des vitesses de traitement plus rapides. Même avec des modèles ayant entre 1 milliard et 30 milliards de paramètres, notre méthode montre encore des performances compétitives dans diverses tâches.

On a spécifiquement souligné la situation où notre modèle peut facilement s'intégrer à d'autres méthodes d'économie de mémoire, améliorant encore l'efficacité pour une gamme de tâches.

#Explication Technique du Modèle

Pour atteindre nos objectifs, on a redesigné comment l'attention fonctionne dans notre modèle. Selon notre approche, chaque nœud représentant une couche dans le calcul transformateur n'interagit qu'avec les KVs de la couche supérieure. Ce changement seul minimise significativement la mémoire nécessaire pour les calculs.

Un problème qu'on a rencontré était que chaque jeton doit toujours prêter attention à lui-même dans le calcul, créant une boucle de dépendances. On a réglé ça en permettant au modèle d'ignorer temporairement l'auto-attention, ce qui ne nuit pas au calcul global grâce aux connexions résiduelles.

Nos expériences indiquent qu même sans auto-attention pour les jetons, le modèle garde ses performances.

#Couches de Réchauffement et Leur Importance

Bien que le cœur de notre méthode repose sur l'utilisation d'une seule couche, on prône aussi d'avoir quelques couches de réchauffement. Garder quelques couches d'attention standard améliore les performances tout en offrant des économies de mémoire. Ce compromis permet au modèle de tirer parti des deux approches et entraîne une perte de performance minimale.

Grâce à nos tests, on a découvert que deux couches de réchauffement placées stratégiquement offraient les meilleurs résultats. Trouver le bon équilibre entre les couches de réchauffement et le nombre de couches mises en cache était vital pour optimiser les performances.

#Le Processus d'Entraînement

Pour entraîner le modèle efficacement, on a mis en place une stratégie d'entraînement parallèle. Même si les jetons dépendent des KVs précédents, on a développé un moyen de calculer les valeurs en plusieurs itérations. Cette méthode nous permet de construire les dépendances nécessaires sans sacrifier la capacité à entraîner les jetons en parallèle.

Notre nouveau graphique d'entraînement permet une efficacité et utilise efficacement les calculs KV. Après nos expériences, on a remarqué que cette méthode supporte non seulement un meilleur temps de traitement mais maintient aussi des normes de performance comparables aux modèles traditionnels.

#Rétropropagation et Consommation de Mémoire

Pendant l'entraînement, on a constaté que la consommation de mémoire peut encore être un souci à cause du besoin de rétropropagation. Pour gérer ça, on a mis en place une technique pour ne revenir que sur un nombre limité d'itérations. De cette façon, on évite de générer de grands graphes pendant l'entraînement, ce qui peut rapidement consommer les ressources GPU.

On a aussi observé que comme les KVs convergent rapidement, on n'a pas besoin de faire autant d'itérations d'entraînement pour obtenir des résultats satisfaisants. Cette observation a mené à d'autres améliorations dans notre vitesse et efficacité d'entraînement.

#Inférence avec des Prompts

Utiliser notre modèle pour générer du contenu est simple. Même s'il ne gère pas les prompts en parallèle comme le font les modèles traditionnels, on a constaté que la convergence rapide des KVs signifie que le traitement des prompts reste efficace.

Nos tests ont confirmé que le temps supplémentaire pris pour gérer les prompts est minime comparé à la rapidité globale gagnée pendant la phase d'inférence, nous permettant d'obtenir des résultats compétitifs.

#Comparaison des Performances avec les Modèles Traditionnels

Dans nos évaluations, on a comparé les performances de notre modèle avec celles des modèles standards pour mettre en avant les améliorations. Les tests ont montré que notre méthode surpasse constamment en termes de débit et d'efficacité mémoire sans sacrifier la qualité de la sortie du modèle.

À travers nos processus de test, on a découvert que notre méthode peut supporter des prompts plus longs et améliorer les tailles de batch sans mener à une dégradation de la qualité.

#Intégration avec d'Autres Techniques

Une des forces de notre approche est sa compatibilité avec d'autres méthodes conçues pour optimiser l'utilisation de mémoire. En combinant notre technique avec StreamingLLM, par exemple, on a obtenu de meilleures performances que ce que chaque méthode pourrait fournir seule.

L'intégration permet des réductions significatives de latence et de consommation de mémoire, prouvant que notre méthode fonctionne bien seule mais améliore aussi d'autres techniques.

#Conclusion

Notre travail présente une solution efficace pour réduire les besoins en mémoire des grands modèles de langage tout en améliorant le débit. En se concentrant sur la mise en cache des KVs d'une seule couche, on peut économiser des ressources significatives et améliorer les performances.

La capacité d'intégrer notre méthode avec d'autres techniques d'économie de mémoire n'ajoute qu'à sa praticité. Bien qu'il y ait des défis dans la phase d'entraînement, notre approche de paralléliser les calculs s'est révélée efficace.

Dans l'ensemble, on pense que notre recherche offre des perspectives précieuses pour développer des modèles de langage plus efficaces, et on est impatient de voir le potentiel de futures recherches dans ce domaine.