Optimisation des grands modèles de langage avec décomposition à faible rang

Les grands modèles de langage (LLMs) ont attiré l'attention pour leur capacité à résoudre une variété de problèmes. Ces modèles sont devenus de plus en plus grands et complexes, avec des milliards de paramètres, ce qui leur permet de travailler sur de nombreuses tâches. Cependant, à mesure que les modèles s'agrandissent, ils nécessitent plus de mémoire, ce qui rend leur utilisation efficace plus difficile, surtout sur du matériel classique.

#Le défi de la taille

Pour un modèle comme Llama 2, avec jusqu'à 70 milliards de paramètres, la mémoire nécessaire juste pour les poids du modèle peut atteindre 140 Go. C'est plus que ce que les unités de traitement graphique (GPU) classiques peuvent gérer, ce qui rend l'utilisation de ces modèles dans des applications réelles comme les chatbots ou les assistants virtuels très compliqué.

Les contraintes de mémoire sont aggravées parce que les LLMs se reposent principalement sur des calculs matriciels, qui n'utilisent pas la mémoire aussi bien que d'autres modèles, comme les réseaux de neurones convolutionnels (CNNs). Dans ce contexte, il est crucial de trouver des moyens de réduire l'utilisation de la mémoire tout en maintenant la performance du modèle.

#Techniques d'optimisation de la mémoire

Une façon de s'attaquer au problème de mémoire est d'utiliser des techniques de Compression de modèle. Ces méthodes incluent :

1. Quantification : Cela réduit la précision des nombres utilisés dans le modèle, ce qui peut diminuer la quantité de mémoire nécessaire.
2. Élagage des paramètres : Cela consiste à supprimer les paramètres qui ne contribuent pas significativement à la performance du modèle.

Bien que ces méthodes aient montré des résultats prometteurs, il y a encore un manque de compréhension sur la manière de les mettre en œuvre efficacement, surtout avec des stratégies de décomposition de faible rang.

#Décomposition de faible rang

La décomposition de faible rang est une technique où un grand tenseur (qui est simplement un tableau multidimensionnel) est divisé en parties plus petites et plus gérables. Une méthode spécifique utilisée est appelée décomposition de Tucker. Cette méthode permet de retirer des composants moins importants dans un tenseur tout en gardant la structure essentielle intacte.

Utiliser cette méthode peut conduire à des modèles plus petits qui nécessitent moins de mémoire, mais ils peuvent aussi produire une version approximative du modèle original, ce qui peut affecter l'exactitude. Il y a un équilibre à maintenir entre la réduction de la taille et la préservation de la performance.

#Objectifs de recherche

Ce travail vise à mieux comprendre les compromis impliqués dans l'utilisation de la décomposition de faible rang pour les LLMs. L'accent est mis sur :

• Caractériser le compromis : Combien d'exactitude perd-on lorsqu'on réduit la taille du modèle ?
• Formaliser l'espace de conception : Comprendre les différentes combinaisons de la manière d'appliquer la décomposition de faible rang à travers différentes couches et paramètres d'un modèle.

#Explorer l'espace de conception

L'espace de conception fait référence à toutes les différentes manières d'appliquer la décomposition de faible rang à un modèle. Pour Llama 2, cet espace de conception est vaste, étant donné les nombreuses couches et paramètres impliqués.

Pour trouver des configurations efficaces, nous avons exploré différents cas en utilisant des benchmarks populaires. Ces benchmarks incluent divers tests pour évaluer la capacité de raisonnement, la véracité et la compréhension du bon sens.

#Études de cas

Nous avons utilisé Llama 2 et un autre modèle appelé BERT pour effectuer des tests approfondis. L'objectif était de trouver des configurations qui permettraient de réduire la taille du modèle tout en gardant la baisse de précision au minimum.

#Impact des rangs élagués

Nous avons découvert que diminuer les rangs à un pouvait réduire significativement la taille du modèle, sans trop impacter l'exactitude. Par exemple, en changeant le rang élagué des valeurs originales vers des rangs bas, nous avons remarqué de petites variations d'exactitude sur tous les modèles testés. Cela indiquait qu'un faible rang pouvait être une bonne stratégie pour réduire la taille du modèle.

#Choix des tenseurs décomposés

Une autre partie de notre étude a examiné quels tenseurs spécifiques au sein du modèle étaient les meilleurs à décomposer. Nous avons comparé deux stratégies : se concentrer sur un tenseur spécifique à travers de nombreuses couches ou décomposer plusieurs tenseurs dans un nombre réduit de couches. Décomposer tous les tenseurs dans une couche a montré des résultats plus prometteurs, offrant une meilleure conservation de l'exactitude.

#Choix des couches et leur influence

Nous avons également exploré quelles couches dans les modèles étaient plus sensibles à la décomposition. Il s'est avéré que les couches précoces et tardives montraient souvent une plus grande sensibilité aux changements, ce qui signifie qu'il serait plus judicieux d'éviter de décomposer ces couches.

#Résultats et idées

De nos expériences, nous avons pu tirer plusieurs conclusions essentielles :

• Compression de modèle : Réduire la taille du modèle jusqu'à 9 % était possible sans perte significative de précision.
• Économie de latence et d'énergie : Diminuer les paramètres du modèle a entraîné moins de latence (vitesse) et de consommation d'énergie, rendant les modèles plus efficaces pour des applications en temps réel.
• Amortissement de la perte de précision : La précision diminue plus rapidement au début mais tend à se stabiliser après un certain point de réduction des paramètres, ce qui signifie que des réductions supplémentaires peuvent être tentées avec moins de risque d'atteindre des seuils de performance.

#Conclusion et directions futures

Ce travail ouvre la voie à des modèles de langage plus efficaces grâce à la décomposition de faible rang. En comprenant les compromis entre précision et efficacité, nous pouvons développer des algorithmes plus intelligents pour réduire l'utilisation de la mémoire tout en gardant les modèles efficaces.

Les recherches futures devraient se concentrer sur le fine-tuning et la distillation des connaissances, ce qui pourrait aider à récupérer l'exactitude perdue pendant le processus de compression du modèle. Le fine-tuning consiste à ajuster le modèle avec des données supplémentaires après l'entraînement initial et pourrait conduire à une performance améliorée.

Dans l'ensemble, cette exploration fournit une base solide pour de futures avancées en IA, surtout concernant les grands modèles de langage et leurs applications pratiques dans divers domaines.