Tender: Uma Nova Era na Eficiência dos Modelos de Linguagem

Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) tão se tornando cada vez mais importantes em várias áreas da tecnologia, especialmente em tarefas como entender e gerar texto. Mas esses modelos podem ser bem grandes, precisando de uma quantidade significativa de poder computacional e memória. Isso traz desafios na hora de usar eles de forma eficaz, principalmente em termos de velocidade e uso de recursos.

#O que são Modelos de Linguagem Grandes?

Modelos de linguagem grandes são um tipo de inteligência artificial que é treinada com uma quantidade enorme de dados textuais. Eles aprendem padrões na linguagem, permitindo que façam tarefas como traduzir idiomas, analisar sentimentos e até gerar textos que soam como se fossem escritos por humanos. Exemplos famosos incluem o ChatGPT da OpenAI e o Gemini do Google.

Desde que foram criados, o tamanho dos LLMs cresceu bastante. Por exemplo, a versão original do modelo GPT de 2018 tinha cerca de 117 milhões de parâmetros. Em contraste, as versões mais novas, como o GPT-4, acredita-se que tenham mais de um trilhão de parâmetros.

#Desafios ao Usar Modelos de Linguagem Grandes

Embora os LLMs possam gerar resultados impressionantes, usar eles de forma eficaz não é tão simples. Esses modelos precisam de um bocado de poder computacional e memória por causa do tamanho deles. Isso dificulta a implementação em aplicações em tempo real, especialmente em ambientes com recursos limitados.

Uma maneira comum de ajudar com isso é chamada de Quantização. Esse processo reduz a quantidade de espaço necessária para armazenar o modelo, convertendo seus parâmetros de números de ponto flutuante para inteiros de menor bit. Isso pode acelerar cálculos e ajudar os modelos a rodarem de forma mais eficiente em hardware projetado para computações inteiras, como GPUs ou TPUs.

#O Problema com Ativações nos LLMs

Quando se trata de quantizar LLMs, existe um problema específico relacionado ao que chamamos de ativações. De uma maneira mais simples, ativações são as saídas produzidas pelo modelo em diferentes etapas de processamento de dados de entrada. Essas saídas podem conter valores extremamente altos conhecidos como outliers, que podem complicar o processo de quantização.

Quando o modelo fica muito grande, como aqueles com mais de 6 bilhões de parâmetros, ele tende a produzir esses outliers em suas ativações. Esses outliers podem distorcer os resultados da quantização, exigindo representações de maior largura de bits que outros modelos, o que torna a implantação menos eficiente.

#Abordagens Existentes para Quantização

Já teve várias tentativas de resolver a quantização de ativações em LLMs. Algumas dessas técnicas tentam controlar os outliers usando precisão mista, onde valores diferentes são representados com níveis diferentes de precisão. Embora isso possa ser eficaz, muitas vezes vem com uma complexidade adicional e nem sempre resulta em tempos de inferência mais rápidos.

Outras abordagens focam em mover o desafio da quantização das ativações para os pesos do modelo. Isso também pode levar a ineficiências porque os modelos ainda precisam lidar com valores normais e outliers separadamente.

#Uma Nova Abordagem: Tender

Para enfrentar esses desafios de forma mais eficaz, uma nova técnica chamada Tender foi proposta. Essa técnica foi projetada para operar de forma eficiente dentro do hardware existente e visa manter altos níveis de precisão ao reduzir os requisitos de recursos associados à inferência de modelos de linguagem grandes.

A ideia principal por trás do Tender é dividir os tensores de ativação, que guardam os valores de ativação do modelo, em grupos menores. Cada grupo contém intervalos de valores semelhantes, isolando efetivamente os valores outliers do resto. Fazendo isso, o erro geral de quantização pode ser significativamente reduzido.

#Principais Características do Tender

Um dos aspectos mais notáveis do Tender é o uso do que é conhecido como abordagem "potência de 2" para definir fatores de escala. Isso significa que os fatores de escala para quantizar os valores são definidos de uma forma que eles se relacionam entre si como potências de dois. Essa abordagem permite que o modelo evite a necessidade de etapas computacionais extras, como requantização explícita, reduzindo a sobrecarga durante o processamento.

Outro grande benefício é que esse método pode ser implementado sem a necessidade de hardware personalizado ou modificações complexas nos sistemas existentes. Ele simplesmente requer uma extensão mínima ao hardware padrão de computação tensorial, o que torna mais fácil a implantação em aplicações do mundo real.

#Implementação e Avaliação

O Tender foi testado em vários modelos de linguagem grandes populares, e a avaliação mostrou que ele superou muitos métodos existentes. Ele não apenas forneceu melhores resultados de precisão, mas também melhorou o Desempenho da inferência.

Para avaliar sua eficácia, os pesquisadores criaram um modelo de simulação detalhado que imita a arquitetura de hardware onde o LLM seria implantado. Isso permitiu que eles medisse o quão bem o Tender funcionaria na prática.

Os resultados destacaram que usar o Tender com quantização INT8 levou a um desempenho melhor do que métodos de ponta. Ele manteve um nível de desempenho comparável ao FP16, que costuma ser visto como um padrão ouro em termos de precisão. Mesmo com a quantização INT4 – uma redução mais agressiva – o Tender ainda ofereceu um desempenho impressionante enquanto mantinha uma perplexidade baixa, que é uma métrica comum usada para avaliar modelos de linguagem.

#Principais Contribuições do Tender

A introdução do Tender traz várias contribuições significativas para o campo do aprendizado de máquina:

1. Desempenho Melhorado: O Tender alcança alta precisão e desempenho sem precisar de unidades de computação de precisão mista ou tipos de dados personalizados, mesmo para quantização de baixo bit.

2. Decomposição de Canal Eficiente: O método de decomposição de canal "potência de 2" usado no Tender reduz efetivamente os erros de quantização ao dividir otimamente os tensores de ativação.

3. Design de Hardware Leve: O design de hardware proposto para o Tender permite requantização implícita/em tempo de execução com mínima sobrecarga. Isso é conseguido através de adaptações menores ao hardware de computação tensorial existente.

#Implicações para o Futuro

O desenvolvimento do Tender representa um avanço significativo na busca por LLMs eficientes e de alto desempenho. À medida que esses modelos continuam a crescer em tamanho e complexidade, os métodos usados para implantá-los e utilizá-los também precisarão evoluir. Ao abordar as questões de quantização inerentes aos modelos de linguagem grandes, o Tender abre a porta para implantações mais eficientes em uma gama mais ampla de aplicações.

A capacidade de usar quantização de baixo bit enquanto preserva a precisão significa que as organizações podem implantar a tecnologia LLM de forma mais ampla, mesmo em ambientes com recursos limitados. Isso pode levar a mais inovações e aplicações em processamento de linguagem natural, inteligência artificial e além.

#Conclusão

Resumindo, enquanto os modelos de linguagem grandes têm um potencial imenso para transformar como interagimos com a tecnologia, sua implantação vem com desafios, especialmente em relação ao gerenciamento de recursos e eficiência. A introdução do Tender oferece uma solução promissora ao abordar questões de quantização de maneira prática e eficaz. À medida que a tecnologia continua a avançar, inovações como o Tender podem ajudar a abrir caminho para novas aplicações e experiências de usuário aprimoradas em várias áreas.