Эффективные большие языковые модели без матричных умножений

«`html

Исследование: Достижение эффективных больших моделей языков (LLMs) путем устранения матричного умножения для масштабируемой производительности

Большинство топологий нейронных сетей тесно зависят от матричного умножения (MatMul), в первую очередь, потому что это необходимо для многих базовых процессов. Векторно-матричное умножение (VMM) обычно используется в плотных слоях нейронных сетей, а матрично-матричное умножение (MMM) используется в механизмах самовнимания. Тяжелая зависимость от MatMul во многом обусловлена оптимизацией GPU для таких задач. Использование библиотек линейной алгебры, таких как cuBLAS и Compute Unified Device Architecture (CUDA), позволяет эффективно параллельно выполнять операции MatMul и ускоряет их, что существенно повышает производительность.

Практические решения и ценность:

Для моделей языков больших размеров (LLMs) большая часть вычислительной работы может быть выполнена с использованием матричного умножения. При увеличении размеров вложений и длины контекста этот объем работы еще больше увеличивается. Однако на практике даже при использовании моделей с миллиардами параметров можно полностью избавиться от процессов MatMul без ущерба для надежной производительности.

Исследователи из Университета Калифорнии в Санта-Круз, Университета Сучжоу, Университета Калифорнии в Дэвисе и LuxiTech выяснили, что для моделей размером до 2,7 миллиарда параметров модели без MatMul могут достичь производительности, близкой к уровню современных трансформеров, которые обычно требуют значительно больше памяти для вывода. Это говорит о том, что большие модели не обязательно должны полагаться на операции MatMul для успешной и эффективной работы.

Команда создала эффективную версию для GPU, которая снижает использование памяти на 61% во время обучения по сравнению с неоптимизированным базисом, чтобы решить практические задачи реализации этих моделей. Они использовали оптимизированное ядро для вывода, что снижает потребление памяти в десять раз по сравнению с неоптимизированными моделями. Эти модели стали более доступными для широкого спектра приложений и более эффективными благодаря значительному снижению использования памяти.

Команда также разработала уникальное аппаратное решение на программируемом вентильном массиве (FPGA), чтобы полностью использовать легковесную природу этих моделей. Эта технология обрабатывает модели масштаба в миллиард параметров при 13 ваттах, используя легковесные операции, выходящие за рамки возможностей текущих GPU. Эта эффективность приближает LLM к энергоэффективности, приближая энергопотребление к уровню человеческого мозга.

Исследование показало, что существенное снижение сложности LLM возможно без ущерба для их эффективной работы. Оно также иллюстрирует виды операций, на которых следует сосредоточиться следующему поколению аппаратных ускорителей, чтобы обрабатывать легковесные LLM. Благодаря этому развитию стали возможны реализации больших моделей языков, более эффективных, масштабируемых и полезных.

Подробнее об исследовании читайте в статье и на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит ученым этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.

Применение ИИ в бизнесе:

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте данное исследование. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где можно применить автоматизацию и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение — сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, проанализируйте результаты и KPI. На основе данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Продукты и решения AI Lab itinai.ru:

Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru — будущее уже здесь!

«`