„Intel Labs: Nowe Metody Kompresji Modeli LLM dzięki Adapterom Niskorzędowym i Poszukiwaniu Optymalnych Architektur Neuronowych”
Modele językowe nowej generacji – innowacyjne podejście do wydajności i efektywności
Coraz większa popularność dużych modeli językowych (LLM, z ang. Large Language Models) w zastosowaniach takich jak tłumaczenie maszynowe, podsumowywanie tekstów czy rozwój systemów konwersacyjnych AI, wiąże się z ogromnymi wyzwaniami dotyczącymi wydajności obliczeniowej i zużycia pamięci. W miarę zwiększania liczby parametrów modeli, ich implementacja staje się trudniejsza w środowiskach o ograniczonych zasobach technologicznych.
—
Wyzwania związane z dużymi modelami językowymi
Kluczowym problemem dużych modeli językowych są ich ogromne wymagania obliczeniowe. Trenowanie i dopasowywanie takich modeli angażuje miliardy parametrów, co sprawia, że proces jest niezwykle zasobożerny i ogranicza dostępność tej technologii. Współczesne metody, takie jak efektywne dopasowywanie parametrów (PEFT), przynoszą pewne korzyści, ale często kosztem dokładności modeli. Rozwiązanie tego problemu wymaga podejścia, które znacząco zmniejszy zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej skuteczności modeli w rzeczywistych zastosowaniach.
—
Innowacyjne rozwiązanie od Intel Labs: LoNAS
Naukowcy z Intel Labs oraz Intel Corporation zaproponowali nowatorskie podejście, które łączy adaptację nisko-rangową (LoRA) z technikami przeszukiwania architektury neuronowej (NAS). Ich metodologia pozwala przezwyciężyć ograniczenia tradycyjnych metod dopasowywania modeli, jednocześnie zwiększając efektywność i wydajność. Kluczowym elementem tej koncepcji jest zastosowanie strukturalnych reprezentacji nisko-rangowych, które optymalizują zużycie pamięci i przyspieszają przetwarzanie danych.
Zaproponowana platforma, nazwana LoNAS (Low-rank Neural Architecture Search), wykorzystuje elastyczne adaptery LoRA do selektywnej aktywacji podstruktur modelu, co redukuje redundancję i minimalizuje zbędne obliczenia. Dzięki dynamicznemu dostosowywaniu adapterów do wymagań modelu, system osiąga równowagę między wydajnością a skutecznością. Proces ten opiera się na heurystycznym przeszukiwaniu podmodeli, co dodatkowo usprawnia proces dopasowywania.
—
Wyniki i wydajność rozwiązania
Badania nad LoNAS wskazują na jego znaczącą przewagę nad tradycyjnymi technikami. Eksperymenty wykazały, że metoda ta umożliwia przyspieszenie wnioskowania nawet o 1,4x przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby parametrów modelu o około 80%. Na przykład w przypadku dopasowywania modelu LLaMA-7B do zbioru danych commonsense reasoning obejmującego 15 tysięcy przykładów, LoNAS osiągnął średnią dokładność na poziomie 65,8%. Porównanie różnych konfiguracji LoNAS pokazało, że optymalizacja heurystyczna przyniosła przyspieszenie wnioskowania o 1,23x, natomiast bardziej zaawansowane konfiguracje osiągnęły odpowiednio 1,28x i 1,41x.
Co więcej, zastosowanie LoNAS do modelu Mistral-7B-v0.3 w zadaniach GSM8K zwiększyło dokładność z 44,1% do 50,1%, co dowodzi skuteczności tej metody niezależnie od wielkości modelu.
—
Dalsze ulepszenia: Shears i SQFT
W ramach dalszego rozwoju LoNAS wprowadzono innowacje, takie jak Shears – zaawansowaną strategię dopasowywania opartą na wyszukiwaniu adapterów nisko-rangowych (NLS). Shears ogranicza elastyczność do rangi adaptera, co minimalizuje zbędne obliczenia. Dodatkowo, technika ta wprowadza rzadkość (ang. sparsity) do bazowego modelu, co pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie zasobów bez utraty dokładności.
Inna modyfikacja, SQFT, łączy rzadkość z niską precyzją numeryczną, wykorzystując techniki świadome kwantyzacji. Dzięki temu modele o ograniczonej liczbie parametrów mogą być dopasowywane z zachowaniem wysokiej efektywności. Te usprawnienia podkreślają elastyczność LoNAS i jego potencjał do dalszej optymalizacji.
—
Przyszłość modeli językowych
Integracja metod LoRA i NAS stanowi przełomowe podejście do optymalizacji dużych modeli językowych. Wykorzystanie reprezentacji nisko-rangowych pozwala znacząco zmniejszyć wymagania obliczeniowe, jednocześnie zachowując wysoką skuteczność. Badania przeprowadzone przez Intel Labs dowodzą, że połączenie tych technik redukuje koszty dopasowywania modeli, jednocześnie zapewniając ich integralność.
W przyszłości warto kontynuować badania nad dalszą optymalizacją, na przykład poprzez ulepszenie wyboru podstruktur i bardziej efektywne strategie heurystyczne. Dzięki takim innowacjom duże modele językowe mogą stać się bardziej dostępne i użyteczne w różnorodnych środowiskach, co otwiera nowe możliwości dla sztucznej inteligencji.
—
Podsumowanie
LoNAS i powiązane modyfikacje, takie jak Shears i SQFT, są dowodem na to, że można skutecznie rozwiązać problemy związane z dużymi modelami językowymi, takie jak ich wysokie wymagania obliczeniowe. Te innowacje przybliżają nas do efektywnego wykorzystania LLM w codziennych zastosowaniach, czyniąc je bardziej dostępnymi nawet w środowiskach o ograniczonych zasobach technologicznych.
