Innovative Methoden zur Effizienzsteigerung großer Sprachmodelle

In einer Welt, die zunehmend von künstlicher Intelligenz (KI) geprägt ist, spielen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eine Schlüsselrolle bei der Lösung komplexer Aufgaben in der natürlichen Sprachverarbeitung. IBM hat kürzlich eine innovative Methode vorgestellt, die die Inferenzlatenz bei der verteilten Bereitstellung von LLMs reduziert. Dieser Fortschritt hat das Potenzial, die Leistungsfähigkeit und Effizienz von KI-Systemen erheblich zu steigern.

Große Sprachmodelle wie GPT-3, BERT und ihre Nachfolger haben die Fähigkeit bewiesen, Sprache zu generieren, zu verstehen und in einer Weise zu interpretieren, die nahe an das menschliche Verständnis heranreicht. Diese Modelle sind jedoch nicht nur wegen ihrer beeindruckenden Leistungsfähigkeit bekannt, sondern auch wegen ihrer enormen Größe, was sie sowohl rechen- als auch speicherintensiv macht. Die Bereitstellung und Nutzung dieser Modelle erfordert deshalb leistungsfähige Hardware und eine intelligente Infrastruktur.

Die Herausforderung bei der Verteilung dieser Modelle über mehrere Server oder Geräte liegt in der Latenz, die durch die Kommunikation und Datentransfers zwischen den einzelnen Komponenten entsteht. Dies kann insbesondere dann problematisch sein, wenn die Modelle in Echtzeit Antworten generieren sollen, wie es bei Chatbots oder digitalen Assistenten der Fall ist. Die von IBM vorgestellte Methode, bekannt als TP-Aware Dequantization, zielt darauf ab, diese Latenz zu verringern, indem ein optimiertes Bereitstellungsschema für Inferenzen entwickelt wurde, das die aktuellen Einschränkungen der Quantisierungskerne in Verbindung mit Tensor Parallel (TP) angeht.

Das Konzept der Quantisierung ist in der KI ein verbreiteter Ansatz, um Modelle zu komprimieren und so die für Berechnungen benötigte Speichergröße und Rechenleistung zu reduzieren. Dies wird erreicht, indem die Präzision der in den Modellen verwendeten Zahlen verringert wird. Die Herausforderung besteht darin, dass diese Quantisierung die Kommunikation zwischen den verteilten Teilen eines LLMs verlangsamen kann, da die Daten dequantisiert werden müssen, um genaue Ergebnisse zu liefern.

IBM hat nun einen Weg gefunden, diese Grenzen zu überwinden. Die TP-Aware Dequantization nutzt das Wissen über die Struktur des Tensor Parallelismus, um die Speicherzugriffsmuster der GPUs zu optimieren und die globale Kommunikation zu reduzieren. Die Ergebnisse sind beeindruckend: Die Methode erreichte eine Beschleunigung von bis zu 1,81-fach gegenüber bestehenden Methoden bei der Verwendung des Llama-70B-Modells und bis zu 1,78-fach beim IBM WatsonX's Granite-20B MLP für verschiedene TP-Einstellungen auf NVIDIA DGX-Systemen.

Parallel dazu hat die Forschung auf dem Gebiet der serverlosen Inference-Systeme für LLMs ebenfalls bemerkenswerte Fortschritte gemacht. In einer kürzlich veröffentlichten Studie, ServerlessLLM, wurde ein serverloses Inference-System vorgestellt, das die erhebliche Kapazität und Bandbreite von Speicher- und Speichergeräten auf GPU-Servern nutzt. Dieses System reduziert kostspielige Fern-Checkpoint-Downloads und erreicht eine effiziente Checkpoint-Beladung. ServerlessLLM übertrifft mit dieser Methode die Latenzleistung bestehender Systeme um das 10- bis 200-Fache bei der Ausführung verschiedener LLM-Inferenz-Workloads.

Darüber hinaus wurde ein weiteres System, Petals, entwickelt, das die gemeinsame Nutzung von Ressourcen mehrerer Forschungsgruppen und Freiwilliger ermöglicht, um LLMs effizient über das Internet zu betreiben. Dieses System kann LLMs wie Llama 2 (70B) und BLOOM (176B) über das Internet bis zu 10-mal schneller ausführen als Methoden, die auf RAM-Auslagerung angewiesen sind.

Die Forschung zeigt, dass die Infrastruktur für KI und maschinelles Lernen schnell fortschreitet und dass neue Methoden die Art und Weise, wie wir große Sprachmodelle einsetzen und nutzen, revolutionieren können. Die Arbeit von IBM und anderen Forschungsgruppen ist ein Beweis dafür, dass kreative Lösungen und innovative Ansätze dazu beitragen können, die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu verbessern und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.

Quellen:
- IBM Presents TP-Aware Dequantization Paper. Verfügbar unter: https://huggingface.co/papers/2402.04925
- ServerlessLLM: Locality-Enhanced Serverless Inference for Large Language Models. Verfügbar unter: https://arxiv.org/abs/2401.14351
- Distributed Inference and Fine-tuning of Large Language Models Over The Internet. Verfügbar unter: https://openreview.net/forum?id=XmN7ZNbUAe
- @_akhaliq auf Twitter. Verfügbar unter: https://twitter.com/_akhaliq/status/1689462088626782209