Miten Hyperopt ja TPE parantavat mallien suorituskykyä optimointiprosessissa?

Yksi tämän asetelman keskeisistä komponenteista on algorytmin argumentti, joka on asetettu tpe.suggest, ja joka viittaa puumaisen Parzenin Estimaattorin (TPE) käyttöön. TPE on algoritmi, joka on suunniteltu hyperparametrien optimointiin ja tunnetaan erityisesti tehokkuudestaan korkeiden ulottuvuuksien tiloissa. Se perustuu Bayesin lähestymistapaan, jossa aiempien kokeilujen tietoja hyödynnetään päivityksissä ja uusien hyperparametrien valinnassa. TPE tasapainottaa tutkimuksen ja hyödyntämisen välistä suhdetta siten, että algoritmi pyrkii löytämään uusia hyperparametrikombinaatioita samalla kun se keskittyy lupaavimpiin alueisiin. Tämä tasapaino varmistaa, että algoritmi voi tutkia uusia mahdollisuuksia tehokkaasti ja kohdistaa kokeilujaan parhaimpiin vaihtoehtoihin.

Hyperoptin käytössä tämä kaikki käynnistyy parametrin max_evals asettamisella 100:aan, mikä määrittelee, kuinka monta kertaa objektifunktiota arvioidaan. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että Hyperopt testaa 100 erilaista hyperparametrikombinaatiota löytääkseen optimaaliset asetukset. Prosessi itsessään orkestroi optimointia, jossa Hyperopt arvioi objektifunktiota eri hyperparametreilla, jotka on poimittu määritellyltä alueelta. TPE-algoritmi ohjaa hakua tehokkaasti, ja sen päämääränä on löytää hyperparametrit, jotka minimoivat häviön ja optimoivat mallin tai järjestelmän suorituskyvyn.

Tulokset näkyvät selvästi esimerkiksi Paralleli koordinaattikaaviosta (Kuva 5.15), joka visualisoi Hyperoptin kokeiden tuloksia. Tässä kaaviossa jokainen pystysuora viiva edustaa yhtä hyperparametria tai mittaria, ja jokainen näiden viivojen poikkileikkaus puolestaan edustaa yhtä kokeilua eli yhtä hyperparametrikombinaatiota. Viivan pituus pystysuorilla viivoilla kertoo hyperparametrin arvon, ja väri puolestaan yleensä ilmaisee suorituskyvyn mittarin, kuten tässä tapauksessa sekuntikohtaisen tokenin määrän (TPS), joka mittaa mallin tekstin generointinopeutta.

On tärkeää huomata, että edellisessä koodissa oli pätkä, jossa käytettiin FasterTransformeria, mutta tätä ei hyödynnetty tässä kokeessa, sillä mallin, joka oli Llama 2, ei ollut tuolloin yhteensopiva FasterTransformer-moottorin kanssa. Muistin optimointilippuja, kuten low_cpu_mem_usage ja paged_attention, sekä kvantointimenetelmiä kuten bitsandbytes8 ja smoothquant, tarkasteltiin myös niiden vaikutuksesta suorituskykyyn.

Näiden parametrien yhdistelmä muodostaa kattavan hakutilan, jonka tavoitteena on löytää sellainen kokoonpano, joka mahdollistaa kielen mallin tekstin tuottamisen mahdollisimman korkealla nopeudella. Kaaviossa värikoodatut viivat, jotka vaihtelevat punaisista sinisiin, ilmentävät reittiä, jota pitkin hyperparametrien valinnat on kuljettu. Punaisimmat viivat jäljittävät niitä parametrivalintoja, jotka johtivat parhaaseen TPS-tulokseen. Viivojen leikkauspisteet pystysuorilla viivoilla ilmaisevat ne arvot, jotka vastaavat sitä optimaalista kokoonpanoa, joka löytyi optimointiprosessin aikana.

Pääasiassa saavutettu maksimaalinen TPS oli 83, mikä kertoo erittäin tehokkaasta tekstin generoinnista kyseisellä kokoonpanolla. Toisaalta, kylmempien värien viivat viittaavat vähemmän optimaalisempiin vaihtoehtoihin, joissa TPS-lukemat voivat olla lähempänä 4:ää. Optimaalinen kokoonpano Llama 2 -mallille oli MPI-moottorin käyttö, 256 Rolling Batch -prefill tokenia, kontrastivoimainen dekoodausstrategia, tasapainotettu laitekartta, alhaisen CPU-muistin käytön asetus pois päältä, Paged Attention -ominaisuus päällä, eikä kvantointia. Tämä kokoonpano löydettiin 100 kokeilun jälkeen, mutta lisää kokeiluja voisi laajentaa suunnittelutilaa ja mahdollisesti tuottaa vielä paremman TPS-tuloksen.

Samalla on tärkeää huomata, että CPU-pohjaiset kiihtyvyysratkaisut, kuten Numentan ja Intelin yhteistyö, ovat tuoneet merkittäviä parannuksia suurten kielimallien suorituskykyyn erityisesti Intel Xeon -prosessorien avulla. Tällainen kehitys tarjoaa kustannustehokkaan vaihtoehdon käyttää LLM:itä CPU:lla, mikä on perinteisesti ollut haasteellista.

Kuinka Nvidia ja CPU-kiihdytysohjelmat mullistavat LLM:ien suorituksen ja seurantakäytännöt

Nvidia on viime aikoina esitellyt merkittäviä edistysaskeleita, erityisesti TensorRT-LLM-kirjaston ja sen integroinnin kautta Nvidia NeMo -kehykseen. TensorRT-LLM on avoimen lähdekoodin kirjasto, joka on erityisesti suunniteltu LLM:ien (Large Language Models) kääntämiseen ja optimointiin Nvidian GPU:illa tapahtuvaa päättelyä varten. Tämä kirjaston käyttöönotto mahdollistaa LLM:ien tehokkaamman käsittelyn, joka muuten voisi olla hidas ja kallis ilman asianmukaisia optimointeja.

TensorRT-LLM:n merkitys on sen kyvyssä käsitellä LLM:ien laajaa kokoa ja monimutkaisuutta, jotka ilman optimointeja olisivat käytännössä hyödyntämättömiä suurilla datamäärillä. Se ratkaisee tämän haasteen hyödyntämällä erilaisia optimointitekniikoita, kuten ydinfuusiota, kvantisaatiota, C++-toteutuksia, välimuistin (KV-caching) ja lentokäytön pinoamista (in-flight batching) sekä sivutettua huomiota (paged attention). Näiden optimointien yhdistäminen intuitiiviseen Python-API:iin tekee uusien mallien määrittelystä ja rakentamisesta entistä helpompaa.

TensorRT-LLM:n integrointi mahdollistaa myös erilaisten LLM:ien, kuten Llama 1 ja 2, ChatGLM, Falcon, MPT, Baichuan ja Starcoder, käytön. Lisäksi se tukee uusimpia GPU-arkkitehtuureja ja monen GPU:n ja -solmun kommunikointiteknologioita, joka parantaa huomattavasti LLM-päättelyyn käytettävän laskentatehon tehokkuutta. Tämän lisäksi TensorRT-LLM on yhdistetty Nvidia Triton Inference Serveriin, joka luo tuotantovalmiin ympäristön LLM:ien käyttöönotolle, hyödyntäen nopeaa päättelyä ja tehokkaita tekniikoita, kuten lentopinoamista ja sivutettua välimuistia.

Vaikka GPU-pohjaiset LLM-ratkaisut ovat ylivoimaisia, CPU:iden rooli on saanut uusia ulottuvuuksia. Numentan ja Intelin yhteistyö on tuonut merkittäviä parannuksia LLM:ien suorituskykyyn Intel Xeon CPU Max Series -prosessoreilla. Tämän yhteistyön tuloksena saavutettiin huikea suorituskyvyn parannus, kuten alle 10 millisekunnin latenssi ja jopa 100-kertainen läpimenoaikojen nopeutuminen verrattuna AMD Milan CPU:ihin BERT-päättelyssä. Tämän lisäksi suurten asiakirjojen käsittelyssä Intel Xeon -prosessorit voivat olla jopa 20 kertaa nopeampia, mikä nostaa CPU:iden roolia monimutkaisessa luonnollisen kielen käsittelyssä, joka on perinteisesti ollut GPU-pohjaista.

Neural Magicin kehittämä DeepSparse-ratkaisu on toinen merkittävä edistysaskel. DeepSparse hyödyntää mallien harvinaisia rakenteita ja mahdollistaa LLM:ien tehokkaan suorittamisen tavallisilla CPU-laitteilla jopa seitsemän kertaa nopeammin kuin aiemmin. Tämä mahdollistaa LLM-sovellusten laajemman käyttöönoton, kun niitä voidaan ajaa pilvessä, datakeskuksissa tai reunalaitteilla ilman kallista GPU-laitteistoa. LangChainin ja DeepSparse:n yhdistäminen tarjoaa kehittäjille mahdollisuuden rakentaa LLM-sovelluksia ilman, että heidän tarvitsee turvautua kalliisiin API-ratkaisuihin tai suorituskykyisiin GPU:ihin.

CPU-pohjaiset ratkaisut avaavat ovia entistä edullisemmille ja joustavammille käyttötapauksille, mutta vaikka nämä teknologiat ovat murtaneet monia esteitä, GPU-pohjaiset ratkaisujen dominoiminen LLM-tilassa näyttää olevan edelleen voimassa.

LLM:ien seurantaan ja operointiin liittyy myös merkittäviä haasteita. LLM:ien käyttöön liittyvä monitorointi ja observability ovat keskeisiä komponentteja, jotka varmistavat mallien luotettavuuden ja eettisyyden ajan mittaan. On tärkeää seurata erilaisten metristen, kuten päättelyaikojen, turvallisuuden, toksisuuden, sukupuolivääristymien, tekstin laadun ja semanttisen samanlaisuuden kehittymistä. LLMOps, joka on erikoistunut käytäntöjen ja prosessien hallintaan LLM:ien operointiin, on erityisen tärkeää, sillä se varmistaa, että mallit toimivat luotettavasti ja eettisesti koko elinkaarensa ajan.

Endtext

Mikä rooli on suurilla kielimalleilla ja miten ne ovat kehittyneet?

Kielimallien tutkimus on kulkenut pitkän matkan tilastollisista menetelmistä syväoppiviin neuroverkkoihin ja edelleen transformereihin. Alun perin tilastolliset lähestymistavat, kuten n-grammimallit, olivat käytössä kielen mallintamiseen. Kuitenkin neuroverkkorakenteiden tehokkuus johti neuroverkkoihin perustuvan kielimallinnuksen kehitykseen. Tämä muutos avasi uusia mahdollisuuksia kielen käsittelyyn ja luonnollisen kielen prosessointiin (NLP).

Neuroverkkopohjaiset mallit, kuten word2vec, joka tuli suosioon noin vuonna 2013, tekivät mahdolliseksi sanan upotusten (word embeddings) luomisen suuren tekstiaineiston avulla ilman tarvetta merkitä dataa etukäteen. Tämä menetelmä mahdollisti sanojen esittämisen matemaattisina vektoreina, jotka pystyivät ilmentämään sanojen semanttista merkitystä. Tällaiset upotukset olivat erityisen käyttökelpoisia erilaisissa NLP-tehtävissä ja osoittivat esikoulutuksen voiman.

Vuonna 2018 Allen Institute esitteli ELMo-mallin, joka paransi kielimallinnusta syvällä, kontekstuaalisesti rikkaalla sananrepresentaatiolla. ELMo hyödyntää kaksisuuntaista pitkäkestoista muistia (BiLSTM), joka tuottaa sanan esityksiä ottaen huomioon koko lauseen kontekstin. Tämä tekniikka paransi merkittävästi kysymyksiin vastaamista ja kielen ymmärtämistä.

Saman vuoden aikana Google AI julkaisi BERT-mallin, joka oli todellinen vallankumous kielimallinnuksessa. BERT käytti itsehuomiota (self-attention) ja esikoulutti kielimallin peitettyjen sanojen ennustamisella. Tämä lähestymistapa mahdollisti BERTin tehokkaan soveltamisen moniin eri NLP-tehtäviin pelkästään hienosäätämällä mallia tehtäväkohtaisille aineistoille. BERTin julkaisun jälkeen monet muut transformer-pohjaiset kielimallit, kuten XLNet ja RoBERTa, pyrkivät parantamaan mallien tarkkuutta ja skaalautuvuutta.

Tämä malli-innovaatio saavutti uuden tason vuonna 2020, kun OpenAI esitteli GPT-3:n, joka oli niin suuri, että se sisälsi huimat 175 miljardia parametria. GPT-3:n kyky suorittaa tehtäviä ilman hienosäätöä, pelkästään tehtävän kuvauksella ja esimerkeillä, oli hämmästyttävä. Tämä avasi uusia mahdollisuuksia luonnollisen kielen käsittelyssä, koska suuri malli pystyi ymmärtämään ja tuottamaan tekstiä uskomattomalla tarkkuudella.

LLM-mallien kasvu ei ole vain määrällistä; se tuo mukanaan myös kvalitatiivisia muutoksia. Kun malli saavuttaa tietyn koon, se voi yhtäkkiä kehittää kykyjä, kuten muutaman esimerkin oppiminen ja päättelyketjut, joita ei ole nähty pienemmissä malleissa. Näiden kykyjen ilmaantuminen ylittää yksinkertaiset skaalausparannukset ja tuo esiin uudenlaista joustavuutta ja ymmärrystä.

Vaikka suurten kielimallien mittakaava kasvaa jatkuvasti, niiden todellinen voima piilee kyvyssä tuottaa monimutkaisempaa ja inhimillisempää tekstiä. LLM-mallit voivat tuottaa sujuvaa ja luontevaa kieltä lähes mistä tahansa aiheesta — uutisartikkeleista runoihin ja koodiin saakka. Tämä ei ole vain tekninen edistysaskel, vaan myös merkittävä muutos kielen luonteessa. Kieli ei ole enää pelkkä tiedon siirtämisen väline; se on muuttunut luovuuden ja ajattelun ilmaisukanavaksi, joka saattaa vastata jopa inhimillistä luonteenpiirrettä.

Suurten kielimallien kehityksen yksi merkittävä piirre on niiden kyky käsitellä monenlaisia tehtäviä ilman erillistä koulutusta. Tämä monikäyttöisyys avaa mahdollisuuksia aiempien erikoistuneiden tekoälyjärjestelmien sijaan. LLM:t voivat oppia ja soveltaa taitojaan uusilla alueilla lähes samalla tavalla kuin ihmiset, joiden kyvyt eivät ole rajoittuneet yhteen tiettyyn tehtävään. Näiden mallien kehitys on siis vaihe, jossa tekoäly ei enää ole pelkästään työkalu, vaan joustava, monikäyttöinen järjestelmä, joka voi vastata suuriin osiin inhimillisistä tarpeista.

Endtext