«`html
Обзор и практические применения Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) — это передовая область, которая позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. У NLP есть приложения в различных областях, таких как перевод языка, суммирование текста, анализ настроений и разработка разговорных агентов. Большие языковые модели (LLMs) значительно продвинули эти приложения, используя огромные объемы данных для выполнения задач с высокой точностью, почти равной человеческой производительности.
Основной вызов в NLP сегодня
Сегодняшний основной вызов в NLP — это огромные вычислительные и энергетические затраты, необходимые для обучения и развертывания этих LLMs. Их огромный размер часто ограничивает эти модели, делая их дорогими и менее доступными для широкой аудитории. Высокая вычислительная стоимость и значительное энергопотребление ограничивают использование этих моделей, подчеркивая необходимость уменьшения вычислительного следа без ущерба точности. Решение этой проблемы критически важно для распространения этих мощных инструментов и обеспечения их устойчивости.
Практические решения и ценность
Для сокращения размера и вычислительных требований LLMs были применены различные методы. Квантизация — одна из техник, которая уменьшает количество бит, необходимых для представления каждого параметра модели, в то время как обрезка включает удаление менее важных весов для оптимизации модели. Однако оба метода сталкиваются с серьезными трудностями в поддержании высокой точности, особенно для сложных задач. Текущие методы часто испытывают трудности в достижении значимых коэффициентов сжатия без ущерба производительности модели, особенно на высоких уровнях разреженности.
Исследователи из Neural Magic, Cerebras Systems и IST Austria представили новый подход для создания разреженных версий больших языковых моделей. Они специально нацелились на модель LLaMA-2 7B, стремясь объединить метод обрезки SparseGPT с методами разреженного предварительного обучения. Этот инновационный метод стремится достичь высоких уровней разреженности, сохраняя или улучшая точность модели. Подход исследователей включает начальную обрезку модели до 50% разреженности, за которой следуют дальнейшие итерационные этапы обучения и обрезки для достижения 70% разреженности.
Метод начинается с разреженного предварительного обучения на подмножествах высококачественных наборов данных, таких как SlimPajama и The Stack. Процесс разреженного предварительного обучения включает донастройку с использованием дистилляции на каждом уровне, обеспечивая сохранение высокой точности модели при выполнении различных сложных задач, включая чат, генерацию кода и следование инструкциям. Этот детальный процесс включает обучение 50% разреженной модели до сходимости, а затем дальнейшую обрезку для достижения 70% цели. Веса обрезаются и замораживаются, а маски разреженности применяются во время обучения для поддержания желаемых уровней разреженности. Этот итерационный процесс критически важен для поддержания высоких уровней восстановления после донастройки.
Разреженные модели продемонстрировали способность достигать до 70% разреженности при полном восстановлении точности для задач донастройки. Ускорение обучения на чипах Cerebras CS-3 тесно соответствовало теоретическому масштабированию, демонстрируя эффективность подхода. Скорость вывода значительно увеличилась, с улучшениями до 3 раз на ЦП с использованием движка DeepSparse от Neural Magic и 1,7 раз на графических процессорах с использованием движка nm-vllm. Кроме того, комбинация разреженности и квантизации привела к общим ускорениям на ЦП до 8,6 раз, подчеркивая эффективность и эффективность метода.
Результаты исследования подчеркивают потенциал комбинирования разреженности с квантизацией для достижения значительных ускорений и повышения производительности. Методика разреженного предварительного обучения оказалась особенно эффективной, демонстрируя высокое восстановление при уровнях разреженности до 70%. Интеграция ускорителя искусственного интеллекта CS-3 от Cerebras для разреженного предварительного обучения дополнительно подчеркнула преимущества этого подхода, обеспечивая приближенные к идеальным ускорениям и значительное снижение вычислительных требований.
В заключение, данное исследование успешно решает проблему снижения вычислительных требований LLM, сохраняя их производительность. Инновационные методы разреженного предварительного обучения и развертывания, представленные исследователями Neural Magic, Cerebras Systems и IST Austria, предлагают многообещающее решение проблемы. Этот подход не только повышает эффективность и доступность моделей NLP, но также создает основу для будущих достижений в этой области.
Подробнее о исследовании и модели. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему подпишитесь на наш SubReddit.
Источник: MarkTechPost
«`
