Améliorer les grands modèles de langage pour une utilisation plus large

Les grands modèles de langage (LLMs) ont montré des résultats impressionnants dans des tâches linguistiques comme comprendre, résumer, traduire et générer du texte. Cependant, leur performance nécessite beaucoup de puissance de calcul et de mémoire, ce qui complique leur utilisation dans des environnements avec des ressources limitées. Des études récentes se sont penchées sur des moyens de rendre ces modèles plus petits et plus rapides, en se concentrant sur différentes techniques pour réduire leur taille et améliorer leurs performances. Cet article donne un aperçu de ces défis et des améliorations potentielles.

#Comprendre les LLMs

Les LLMs comme GPT et LLaMa ont changé notre façon de gérer les tâches linguistiques. Avec des milliards de paramètres, ils peuvent capturer des patterns et des contextes linguistiques complexes. Cette capacité les rend précieux dans divers domaines, tels que l'intelligence artificielle et l'interaction homme-machine. Avec leur utilisation croissante, il est important de s'attaquer à leurs fortes exigences en matière de calcul et de mémoire, ce qui limite leur accessibilité.

#Défis d'utilisation des LLMs

Un des principaux problèmes des LLMs est leur grande taille. Par exemple, le modèle LLaMa-70B nécessite environ 140 Go de mémoire, sans compter la mémoire supplémentaire nécessaire pour le traitement. Cela rend leur utilisation difficile sur des appareils avec moins de ressources, comme les smartphones ou les appareils de edge computing. Bien qu'il y ait eu des tentatives initiales pour améliorer le fonctionnement de ces modèles, beaucoup de méthodes entraînent une baisse de performance, ce qui est un gros inconvénient.

Le principal défi réside dans l'application de techniques traditionnelles de compression de modèles, qui nécessitent souvent un ajustement fin, rendant plus difficile d'atteindre les performances souhaitées sans dépenser beaucoup de puissance de calcul.

#Techniques de compression de modèles

#Pruning

Le pruning est une méthode utilisée pour réduire la complexité d'un réseau neuronal en supprimant des connexions ou des parties moins importantes. Son but est d'améliorer l'efficacité et de diminuer la quantité de calcul nécessaire. Il existe différentes façons de faire du pruning, comme :

• Pruning structuré : Cela consiste à retirer des unités ou des couches entières pour simplifier le modèle tout en maintenant ses fonctions clés. Des techniques comme l'hypothèse du ticket de loterie et le pruning de mouvement ont été utilisées pour élaguer certains modèles.

• Pruning non structuré : Dans ce cas, des poids spécifiques sont supprimés en fonction de leur importance, souvent sans avoir besoin d'étapes d'entraînement supplémentaires, ce qui aide à économiser du temps et des ressources.

Dans l'ensemble, le pruning peut aider à rendre les LLMs plus légers et plus rapides, mais cela a encore des limites en matière de performance.

#Quantification

La quantification est une autre façon de réduire la taille des modèles en diminuant la précision des nombres utilisés dans le modèle. Par exemple, au lieu d'utiliser des nombres en 32 bits, les modèles peuvent utiliser des entiers en 8 bits, ce qui facilite leur stockage et rend le traitement plus rapide. Bien que cette méthode puisse accélérer les opérations, elle pourrait légèrement réduire la précision.

Il existe deux principaux types de quantification :

• Entraînement conscient de la quantification (QAT) : Cette méthode inclut la quantification lors de l'entraînement, aidant le modèle à apprendre à travailler avec des formats de précision inférieure.

• Quantification après entraînement (PTQ) : Cette méthode applique la quantification après que le modèle a été entraîné, l'optimisant pour une précision inférieure.

La quantification a été plus réussie pour les LLMs que le pruning, maintenant de bonnes performances tout en réduisant leur taille.

#Distillation de connaissances

La distillation de connaissances implique d'entraîner un modèle plus petit (élève) pour imiter un modèle plus grand et complexe (enseignant). Le but est de créer un modèle plus efficace qui performe de manière similaire au plus grand. Cette méthode a prouvé son utilité, surtout pour les environnements à ressources limitées, où des modèles plus petits sont nécessaires.

Différents types de méthodes de distillation des connaissances existent :

• Distillation basée sur la réponse : Le modèle élève apprend à produire des sorties similaires à celles du modèle enseignant.

• Distillation basée sur les caractéristiques : L'élève essaie d'imiter les caractéristiques internes du modèle enseignant.

• Distillation basée sur les relations d'instance : Cette approche capture les relations entre différentes parties des modèles pour améliorer l'apprentissage.

Dans l'ensemble, la distillation de connaissances aide à compresser les LLMs sans perdre beaucoup de leur capacité.

#Décomposition de faible rang

La décomposition de faible rang réduit la complexité des modèles en décomposant de grandes matrices de poids en plus petites. Cette méthode simplifie les calculs et réduit souvent le nombre de paramètres nécessaires. Différentes stratégies comme la décomposition tensorielle sont utilisées pour y parvenir, aidant à accélérer le traitement des modèles linguistiques.

#Optimisations au niveau système

En plus des techniques de compression de modèles, des optimisations au niveau système peuvent également aider à rendre l'inférence des LLMs plus efficace. Ces méthodes améliorent les processus sous-jacents qui soutiennent les opérations des modèles et peuvent être clés pour de meilleures performances.

#Attention paginée

L'attention paginée utilise des techniques des systèmes d'exploitation pour mieux gérer la mémoire. Cela permet de stocker des clés et des valeurs dans une mémoire non continue, ce qui améliore les performances.

#Parallélisme tensoriel et en pipeline

Ces méthodes divisent le modèle en parties plus petites, permettant à différents GPU de gérer des tâches séparées simultanément. En répartissant la charge de travail, elles peuvent améliorer la vitesse de traitement.

#Déchargement CPU/GPU

Ce processus déplace certaines couches du modèle vers des GPU pour un traitement plus rapide tout en laissant le CPU gérer les tâches restantes. Le déchargement peut aider à optimiser l'utilisation des ressources et à améliorer les performances.

#Attention flash

L'attention flash améliore le calcul des mécanismes d'attention dans les modèles. En optimisant la manière dont les données sont accessibles, elle peut accélérer les performances tout en réduisant l'utilisation de la mémoire.

#Analyse expérimentale

Pour comprendre comment fonctionnent les différentes méthodes de compression de modèles et les optimisations au niveau système, diverses expériences ont été menées. Pour chaque méthode, des mesures pratiques ont été prises, y compris l'utilisation de la mémoire et la vitesse de traitement. Ces analyses aident à montrer quelles méthodes fonctionnent le mieux pour compresser les modèles tout en maintenant la performance.

#Analyse du pruning

Dans une étude sur le pruning du modèle LLaMA-7B, trois méthodes différentes ont été évaluées. Les résultats ont montré que bien que certaines méthodes fonctionnent bien à des niveaux de sparsité plus faibles, il y avait des baisses de performance à des niveaux de sparsité plus élevés. Cependant, une méthode appelée FLaP s'est démarquée car elle ne nécessitait pas d'ajustement fin, en faisant un choix préféré.

#Évaluation de la quantification

En regardant diverses techniques de quantification, les résultats ont montré que différentes méthodes pouvaient aider à compresser les modèles tout en gardant les performances intactes. Par exemple, une méthode appelée OmniQuant maintenait bien la performance tout en réduisant la taille. Fait intéressant, les résultats ont indiqué que même des modèles à précision inférieure pouvaient surpasser ceux élagués.

#Résultats des optimisations au niveau système

Tester différentes méthodes d'optimisation au niveau système a également révélé des avantages dans divers indicateurs de performance. Par exemple, TensorRT-LLM a montré d'excellentes performances sur les GPU NVIDIA, notamment en vitesse de traitement tout en utilisant des formats de faible précision.

#Défis à venir

Malgré les progrès dans la rendre des LLMs plus efficaces, plusieurs défis restent à relever.

#Forte demande de calcul

Les techniques comme le pruning et la distillation des connaissances nécessitent souvent des ressources de calcul importantes, ce qui va à l'encontre de leur objectif d'efficacité. C'est particulièrement vrai pour les LLMs, qui sont déjà grands.

#Trouver des méthodes de pruning efficaces

Beaucoup de méthodes de pruning existantes entraînent des baisses de performance notables. Il est essentiel de rechercher de nouvelles techniques qui peuvent obtenir de meilleurs résultats tout en maintenant l'exactitude.

#Amélioration des processus de quantification-déquantification

Les formats de faible précision pourraient ralentir le traitement en raison de la nécessité d'opérations supplémentaires. Développer de meilleures méthodes pour la quantification et la déquantification peut aider à atténuer ce problème, équilibrant l'efficacité mémoire et la vitesse.

#Déterminer les approximations de faible rang

Les approximations de faible rang tiennent des promesses pour réduire la taille des modèles mais nécessitent une sélection précise des hyperparamètres. Trouver le bon rang peut être difficile, nécessitant davantage de recherches dans ce domaine.

#Métriques d'évaluation

Les métriques d'évaluation actuelles peuvent ne pas capturer pleinement les performances des LLMs compressés. De nouvelles métriques doivent être développées pour s'assurer que l'efficacité ne se fait pas au détriment des capacités de traitement linguistique importantes.

#Goulots d'étranglement de performance en Python

Python est largement utilisé en deep learning, mais sa nature interprétée peut entraîner des exécutions plus lentes. Déplacer certaines parties du code vers des langages plus rapides, comme C++ ou Rust, peut être nécessaire pour améliorer les performances.

#Conclusion

En résumé, la demande pour des LLMs plus efficaces est claire, étant donné leur prévalence croissante dans diverses applications. Bien que des techniques comme le pruning, la quantification et la distillation des connaissances montrent du potentiel, des défis demeurent pour atteindre des performances optimales sans demandes excessives en ressources. Les innovations en compression de modèles et en optimisations au niveau système ont le potentiel de rendre les LLMs plus rapides, plus petits et plus accessibles pour une gamme plus large d'applications. À l'avenir, des recherches continues sont nécessaires pour affiner ces techniques et s'attaquer aux limitations existantes, ouvrant la voie à des modèles linguistiques plus efficaces dans le futur.