Avanços no Treinamento de Redes Neurais de 4 Bits

No mundo da inteligência artificial, treinar redes neurais é super exigente e requer muitos recursos de computação. Uma maneira de tornar esse processo mais rápido e eficiente é usar aritmética de baixa precisão, que significa usar menos bits para representar números. Isso reduz a quantidade de memória usada e pode acelerar os cálculos. Nos últimos anos, foram desenvolvidos métodos para treinar modelos com uma precisão ainda menor, especificamente usando 4 bits.

No entanto, treinar com 4 bits traz alguns desafios. A maioria dos métodos que funcionam bem com treinamento de 4 bits precisa de formatos numéricos especiais que o hardware atual não suporta. Este artigo apresenta uma nova abordagem para treinar transformers, um tipo específico de rede neural, usando operações de 4 bits para os cálculos de matriz. A equipe por trás desse trabalho quer facilitar o treinamento rápido de modelos enquanto mantém a precisão alta.

#Desafios com o Treinamento de 4 Bits

Treinar redes neurais com apenas 4 bits não é fácil. O primeiro problema é que, ao usar baixa precisão, a forma como os números são arredondados pode criar problemas. Isso pode levar a uma paisagem de perda irregular, onde é difícil para o processo de treinamento encontrar a direção certa para melhorar. Como resultado, métodos baseados em gradiente, que ajustam o modelo com base nos erros, podem ficar presos em pontos subótimos.

Além disso, ao usar baixa precisão, os Gradientes, ou os sinais que ajudam a atualizar o modelo, podem ser imprecisos. Essa imprecisão desacelera o treinamento e pode até fazer com que ele quebre completamente. Nosso trabalho aborda esses problemas propondo um novo método de treinamento que se beneficia especificamente das estruturas encontradas em transformers.

#Método Proposto

Para o método proposto, a equipe se concentrou nas estruturas específicas de Ativações e gradientes em transformers. Ao analisar cuidadosamente essas estruturas, eles introduziram técnicas especiais para quantizar os dados.

#Propagação para a Frente

Na propagação para a frente, a equipe identificou que valores atípicos nos dados de ativação estavam causando problemas de precisão. Valores atípicos são aqueles muito mais altos que os outros, o que pode distorcer os resultados gerais. Para lidar com isso, um novo método de Quantização chamado quantização Hadamard foi introduzido. Esse método transforma a matriz de ativação de uma forma que espalha a informação dos valores atípicos entre entradas próximas, reduzindo seu impacto negativo.

#Retropropagação

Para a retropropagação, a equipe descobriu que muitos dos valores dos gradientes eram muito pequenos. Em vez de tentar calcular esses valores pequenos, que desperdiçariam recursos, eles desenvolveram uma técnica chamada divisão de bits. Esse método separa cada gradiente em duas partes, permitindo uma representação mais precisa dos valores maiores enquanto ignora os menores. Além disso, ao usar amostragem de pontuação de alavancagem, eles puderam focar nos gradientes mais informativos, o que reduziu a carga computacional geral.

Combinando essas técnicas para os processos de frente e para trás, eles conseguiram propor um algoritmo de treinamento que usa operações de 4 bits para todos os cálculos de matriz em transformers.

#Resultados e Conquistas

Para testar seu novo método, a equipe aplicou em uma variedade de tarefas, como compreensão de linguagem natural, tradução automática e classificação de imagens. Os resultados mostraram que seu algoritmo alcançou precisão competitiva em comparação com os métodos existentes de treinamento de 4 bits. Além disso, ele pode ser executado no hardware atual sem precisar de formatos personalizados especiais.

A implementação do novo processo foi até 2,2 vezes mais rápida do que os métodos tradicionais usando precisão de 16 bits e aumentou a velocidade de treinamento em até 35,1%. Isso significa que, além de manter a precisão, eles também aceleraram significativamente o processo de treinamento.

#Importância da Eficiência

No campo do aprendizado de máquina, a eficiência é crucial. Com os modelos ficando maiores e mais complexos, a quantidade de energia e recursos consumidos é uma preocupação crescente. Ao desenvolver métodos que reduzem a necessidade de alta precisão, a equipe está contribuindo para uma abordagem mais sustentável da IA.

Os métodos desenvolvidos neste trabalho não se aplicam apenas a transformers; eles podem potencialmente beneficiar outros tipos de modelos que dependem fortemente de multiplicações de matriz. Isso inclui várias arquiteturas, como redes neurais gráficas e redes neurais recorrentes, abrindo mais caminhos para pesquisa e aplicação.

#Conclusão

O método de treinamento proposto para transformers usando inteiros de 4 bits é um passo importante para tornar o treinamento de redes neurais mais rápido e eficiente. Através de uma análise cuidadosa das estruturas dos transformers e técnicas inovadoras, a equipe mostrou que é possível manter a precisão enquanto acelera significativamente o processo de treinamento. À medida que os modelos de IA continuam a crescer em complexidade, a necessidade de métodos de treinamento eficientes só vai se tornar mais crítica. Este trabalho representa uma contribuição significativa para esse objetivo, abrindo caminho para novos avanços na área.