Optimierung der Inferenzgeschwindigkeit bei Transformer-basierten Sprachmodellen durch KV Prediction

Die Inferenz mit Transformer-basierten Sprachmodellen beginnt mit einem Prompt-Verarbeitungsschritt. In diesem Schritt generiert das Modell das erste Ausgabesignal und speichert den KV-Cache, der für zukünftige Generierungsschritte benötigt wird. Dieser Prompt-Verarbeitungsschritt kann rechenintensiv sein und bei Milliarden-Parameter-Modellen auf Edge-Geräten Dutzende von Sekunden oder mehr dauern, wenn die Prompt-Längen oder Batch-Größen ansteigen. Dies beeinträchtigt die Benutzerfreundlichkeit, da die Ausgaben des Modells erheblich verzögert werden. Um die Zeit zu verkürzen, die für die Erstellung der ersten Ausgabe (bekannt als "Time to First Token" oder TTFT) eines vortrainierten Modells benötigt wird, führen wir eine neuartige Methode namens KV Prediction ein. Bei unserer Methode wird ein kleines Hilfsmodell verwendet, um den Prompt zu verarbeiten und eine Annäherung an den von einem Basismodell verwendeten KV-Cache zu erstellen. Dieser angenäherte KV-Cache wird dann mit dem Basismodell für die autoregressive Generierung verwendet, ohne dass das Hilfsmodell erneut abgefragt werden muss. Wir zeigen, dass unsere Methode im Vergleich zu Basislinien einen Pareto-optimalen Effizienz-Genauigkeits-Kompromiss erzeugt. Bei TriviaQA demonstrieren wir relative Genauigkeitsverbesserungen im Bereich von 15 % bis 50 % über eine Reihe von TTFT-FLOPs-Budgets hinweg. Wir demonstrieren auch Genauigkeitsverbesserungen von bis zu 30 % bei der Vervollständigung von HumanEval-Python-Code bei festen TTFT-FLOPs-Budgets. Darüber hinaus haben wir Modelle auf einer Apple M2 Pro CPU verglichen und gezeigt, dass sich unsere Verbesserung der FLOPs in einer TTFT-Beschleunigung auf der Hardware niederschlägt. Wir veröffentlichen unseren Code unter https://github.com/apple/corenet/tree/main/projects/kv-prediction.

Die Bedeutung der LLM-Inferenzoptimierung

Große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielt. Sie sind in der Lage, menschenähnlichen Text zu generieren, komplexe Fragen zu beantworten und eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, die bisher als Domäne des Menschen galten. Die beeindruckenden Fähigkeiten von LLMs beruhen auf ihrer Fähigkeit, aus riesigen Textdatensätzen zu lernen und komplexe Muster in der Sprache zu erkennen. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit stellen LLMs Entwickler und Forscher vor Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Inferenz. Die Inferenz, also die Anwendung eines trainierten Modells auf neue Daten, ist entscheidend für den Einsatz von LLMs in realen Anwendungen. Je schneller die Inferenz, desto reaktionsschneller und benutzerfreundlicher sind LLM-basierte Anwendungen.

Herausforderungen bei der LLM-Inferenz

Die Inferenz von LLMs ist ein rechenintensiver Prozess, der erhebliche Ressourcen an Speicherplatz und Rechenleistung erfordert. Besonders die Verarbeitung langer Eingabesequenzen stellt eine Herausforderung dar, da die benötigten Ressourcen mit zunehmender Sequenzlänge überproportional ansteigen. Ein Hauptgrund für die hohen Anforderungen an die Rechenleistung liegt in der Architektur von LLMs, die auf dem Transformer-Modell basiert. Transformer-Modelle zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Abhängigkeiten zwischen Wörtern in einem Satz über lange Distanzen hinweg zu erfassen. Dies wird durch den sogenannten "Attention"-Mechanismus erreicht. Während des Attention-Mechanismus berechnet das Modell für jedes Wort in der Eingabesequenz eine Gewichtungsmatrix, die die Relevanz aller anderen Wörter im Satz für das jeweilige Wort angibt. Diese Berechnung ist komplex und muss für jedes Wort in der Sequenz durchgeführt werden, was zu einem hohen Rechenaufwand führt.

KV-Caching: Eine weit verbreitete Optimierungstechnik

Um die Inferenzgeschwindigkeit von LLMs zu verbessern, werden verschiedene Optimierungstechniken eingesetzt. Eine weit verbreitete Technik ist das sogenannte "Key-Value-Caching" (KV-Caching). Das KV-Caching zielt darauf ab, redundante Berechnungen im Attention-Mechanismus zu vermeiden. Da die Berechnung der Gewichtungsmatrix für ein Wort von den Werten aller anderen Wörter im Satz abhängt, werden diese Werte im KV-Cache gespeichert und bei Bedarf wiederverwendet. Obwohl das KV-Caching die Inferenzgeschwindigkeit verbessern kann, bringt es auch Nachteile mit sich. Der KV-Cache kann sehr groß werden, insbesondere bei langen Eingabesequenzen, was zu einem hohen Speicherbedarf führt.

KV Prediction: Ein innovativer Ansatz zur Verbesserung der Time to First Token (TTFT)

Eine neue Forschungsarbeit von Apple stellt einen innovativen Ansatz zur Optimierung der LLM-Inferenz vor: "KV Prediction for Improved Time to First Token". Diese Technik zielt darauf ab, die Zeit bis zur Generierung des ersten Tokens (TTFT) zu verkürzen, ein wichtiger Faktor für die wahrgenommene Reaktionsfreudigkeit von LLM-basierten Anwendungen. KV Prediction basiert auf der Idee, ein kleines Hilfsmodell zu verwenden, um den KV-Cache für die ersten Token der Ausgabesequenz vorherzusagen. Dieses Hilfsmodell wird parallel zum Hauptmodell ausgeführt und kann so die TTFT erheblich reduzieren.

Funktionsweise von KV Prediction

Der Ansatz von KV Prediction lässt sich in drei Schritten zusammenfassen: 1. **Vorhersage des KV-Caches:** Ein kleines, speziell trainiertes Hilfsmodell, das auf Effizienz ausgelegt ist, verarbeitet die Eingabesequenz und generiert eine Vorhersage des KV-Caches, der vom Hauptmodell benötigt wird. 2. **Integration des vorhergesagten KV-Caches:** Das Hauptmodell, ein größeres und leistungsfähigeres LLM, nutzt den vorhergesagten KV-Cache, um die ersten Token der Ausgabesequenz zu generieren. 3. **Aktualisierung des KV-Caches:** Sobald das Hauptmodell die ersten Token generiert hat, aktualisiert es den KV-Cache mit den tatsächlichen Werten. Dieser aktualisierte Cache wird dann für die Generierung der folgenden Token verwendet. Durch die Vorhersage des KV-Caches kann das Hauptmodell die ersten Token schneller generieren, da es nicht auf die Berechnung des gesamten Caches warten muss. Dies führt zu einer deutlichen Reduzierung der TTFT, was insbesondere bei interaktiven Anwendungen von Vorteil ist.

Bewertung und Ergebnisse

Die Forscher von Apple haben KV Prediction anhand verschiedener Benchmarks und Modelle evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass KV Prediction die TTFT im Vergleich zu herkömmlichen Inferenzmethoden deutlich reduzieren kann, ohne die Genauigkeit der generierten Texte zu beeinträchtigen. Insbesondere bei langen Eingabesequenzen und großen Batch-Größen erzielt KV Prediction signifikante Verbesserungen. Dies ist besonders relevant für Anwendungen, die die Verarbeitung umfangreicher Texte erfordern, wie z. B. Textzusammenfassung oder Übersetzung.

Fazit und Ausblick

KV Prediction ist ein vielversprechender Ansatz zur Optimierung der LLM-Inferenz, der das Potenzial hat, die Reaktionsfreudigkeit und Benutzerfreundlichkeit von LLM-basierten Anwendungen zu verbessern. Durch die Reduzierung der TTFT können LLMs in Echtzeitanwendungen wie Chatbots oder Sprachassistenten eingesetzt werden, die eine schnelle Reaktionszeit erfordern. Die Forschung im Bereich der LLM-Inferenzoptimierung ist noch lange nicht abgeschlossen. Es ist zu erwarten, dass in Zukunft weitere innovative Techniken entwickelt werden, die die Effizienz und Skalierbarkeit von LLMs weiter verbessern. ## Bibliographie https://arxiv.org/pdf/2407.14057 https://medium.com/@suvasism/how-to-comprehend-50-page-financial-report-in-milli-seconds-f1fa37330127 https://arxiv.org/html/2405.05465v2 https://vgel.me/posts/faster-inference/ https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cn4pkb/metas_multitoken_prediction/ https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Yue_Object_Recognition_as_Next_Token_Prediction_CVPR_2024_paper.pdf https://medium.com/@aalokpatwa/optimizing-llm-inference-managing-the-kv-cache-34d961ead936 https://github.com/apple/corenet https://www.marktechpost.com/2024/05/22/apple-researchers-propose-kv-runahead-an-efficient-parallel-llm-inference-technique-to-minimize-the-time-to-first-token/ https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/