Große autoregressive Sprachmodelle auf dem Prüfstand Effizienz und Innovationen im NLP-Bereich

In der Welt der künstlichen Intelligenz und insbesondere im Bereich der Sprachmodelle stellen große autoregressive Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eine beeindruckende technologische Errungenschaft dar. Diese Modelle, die auf der Transformer-Architektur basieren, können menschliche Sprache in einer Weise verarbeiten und generieren, die in vielen Anwendungsfällen mit menschlichem Schreiben vergleichbar ist. Ihre Fähigkeit, kohärente und relevante Texte zu produzieren, hat sie zu einem grundlegenden Werkzeug in einer Vielzahl von Aufgaben im Bereich Natural Language Processing (NLP) gemacht.

Einer der Hauptnachteile von LLMs ist jedoch ihre Tendenz zu hoher Inferenzlatenz, die eine Echtzeitanwendung erschwert. Die autoregressive Natur der Generierung, bei der Token sequenziell erzeugt werden, da jedes Token von allen vorherigen Output-Token abhängt, erlaubt keine Parallelisierung auf Token-Ebene, was die Inferenz stark speicherabhängig macht.

Um diese Herausforderung zu überwinden, wurden verschiedene Techniken entwickelt. Spekulative und parallele Decodierungsansätze wurden vorgeschlagen, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen. Diese Ansätze sind jedoch mit Einschränkungen verbunden: Entweder verlassen sie sich auf weniger genaue kleinere Modelle für die Generierung oder sie nutzen die Darstellungen des Basis-LLMs nicht vollständig aus.

Eine neue Architektur, die Tandem-Transformatoren, zielt darauf ab, diese Probleme zu lösen. Diese einzigartige Architektur kombiniert ein kleines autoregressives Modell mit einem großen Modell, das im Blockmodus arbeitet und mehrere Token gleichzeitig verarbeitet. Die Genauigkeit des kleinen Modells wird erheblich verbessert, indem es Aufmerksamkeit auf die reichhaltigeren Darstellungen des großen Modells lenkt. Auf dem PaLM2-Pretraining-Dataset führt ein Tandem aus PaLM2-Bison und PaLM2-Gecko zu einer Verbesserung der Genauigkeit der Vorhersage des nächsten Tokens um 3,3% im Vergleich zu einem eigenständigen PaLM2-Gecko-Modell und bietet eine Beschleunigung von 1,16x im Vergleich zu einem PaLM2-Otter-Modell mit vergleichbarer Leistung bei nachgelagerten Aufgaben.

Darüber hinaus wurde das Tandem-Modell in das spekulative Decoding-Framework (SPEED) integriert, wo das große Modell die Tokens des kleinen Modells validiert. Dies stellt sicher, dass das Tandem aus PaLM2-Bison und PaLM2-Gecko eine erhebliche Beschleunigung erreicht (etwa 1,14x schneller als die Verwendung von vanilla PaLM2-Gecko in SPEED), während die Genauigkeit bei nachgelagerten Aufgaben identisch bleibt.

Das Konzept des spekulativen Decodings wurde in einer umfassenden Übersicht und Analyse dieses vielversprechenden Decodierungsparadigmas vorgestellt. Spekulatives Decoding ist eine Methode, bei der in jedem Decodierungsschritt zuerst mehrere zukünftige Tokens effizient entworfen und dann parallel verifiziert werden. Im Gegensatz zum autoregressiven Decoding ermöglicht spekulatives Decoding die gleichzeitige Decodierung mehrerer Token pro Schritt, was die Inferenz beschleunigt.

Die Forschung zu Tandem-Transformatoren und spekulativem Decoding ist ein aktives und sich schnell entwickelndes Feld. Es dient als Katalysator für weitere Forschungen und könnte letztendlich zu effizienterer LLM-Inferenz beitragen. Die Arbeit von Xia et al. und das SPEED-Framework von Hooper et al. sind Beispiele für die kontinuierliche Weiterentwicklung in diesem Bereich.

Die Entwicklung dieser Technologien ist für Unternehmen wie Mindverse von großer Bedeutung. Als KI-Partner, der sich auf die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen, Wissenssysteme und vieles mehr spezialisiert hat, sind Fortschritte in der Effizienz von LLMs entscheidend. Durch die Verbesserung der Inferenzeffizienz können solche Modelle in Echtzeitanwendungen integriert werden, was ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Industrien und Szenarien erweitert.

Quellen:
1. Xia, Heming, et al. "Unlocking Efficiency in Large Language Model Inference: A Comprehensive Survey of Speculative Decoding." arXiv preprint arXiv:2401.07851 (2024).
2. Hooper, Coleman, et al. "SPEED: Speculative Pipelined Execution for Efficient Decoding." (2023).
3. Hugging Face Transformers Documentation: https://huggingface.co/docs/transformers/llm_tutorial
4. Papers with Code: https://paperswithcode.com/paper/speed-speculative-pipelined-execution-for