Hogyan optimalizálható a költség a prompt mérnökség segítségével a LLM modellekkel való interakciók során?

A nagy nyelvi modellek (LLM) alkalmazásának költségei jelentős hatással lehetnek az operációs költségvetésre, különösen akkor, ha a feldolgozott adatok mennyisége vagy komplexitása nagy. A költségek optimalizálása kulcsfontosságú tényező a LLM rendszerek hatékony használatában. A különböző költségmodellek, mint a nyílt API-k vagy az önállóan hosztolt modellek, eltérő megközelítéseket igényelnek. Míg például az OpenAI által kínált API-k esetében a költség tokenenként történik, addig az olyan önállóan hosztolt modellek, mint a SageMaker, az inferenciához szükséges idő és a felhasznált erőforrások alapján kalkulálnak. Az ilyen környezetekben a promptok optimalizálása a legfontosabb tényező a költségek csökkentésében, mivel a célzott és tömör válaszok elősegítése gyorsabb feldolgozási időt és alacsonyabb számítási erőforrást igényel, ezáltal csökkentve az inferencia költségét.

A prompt mérnökség az a gyakorlat, amely arra összpontosít, hogy a megfelelő módon formált kérdésekkel irányítsuk a LLM modelleket, hogy azok a kívánt eredményt adják. A technika fejlődése az LLM-ek jobb összhang-képességének köszönhetően lehetővé tette, hogy az egyszerű, világos utasítások elegendőek legyenek a pontos válaszok generálásához, anélkül, hogy szükség lenne példákra vagy túlzott mértékű kontextusra. A jól megfogalmazott promptok segítenek abban, hogy a modellek a kívánt feladatot vagy kérdést értsék, így a válaszok relevánsabbak és pontosabbak lesznek.

Például, ha a felhasználó érdeklődik a cukorbetegségről, egy általános kérdés, mint a „Mesélj nekem a cukorbetegségről” valószínűleg túl terjedelmes és nem elég precíz választ eredményez. Egy egyszerű kérdés, mint például „Mi a cukorbetegség?” viszont sokkal tömörebb és hasznosabb információt adhat. A válasz röviden összefoglalhatja a betegség alapvető jellemzőit, de ha a felhasználó további részletekre kíváncsi, a kérdéseket célszerű szakaszokra bontani, mint például „Milyen típusai vannak a cukorbetegségnek?” vagy „Mik a 2-es típusú cukorbetegség tünetei?”. Ezzel nemcsak pontosabb válaszokat kapunk, hanem a költségoptimalizálás szempontjából is előnyösebb megoldást kínálunk.

A válaszok tömörítésének másik technikája az, ha a kérdést úgy fogalmazzuk meg, hogy az egy meghatározott formátumban vagy hosszúságban érkezzen. Ha például azt kérjük, hogy egy téma összefoglalója 100 szóban történjen, a modell képes lesz pontosan arra koncentrálni, hogy a lényeges információkat tömören adja át, elkerülve a felesleges információk kifejtését. Ez a módszer különösen hasznos akkor, ha a válaszok hossza fontos tényező a költségcsökkentés szempontjából.

A megfelelő kérdések megfogalmazása mellett az egyik legfontosabb szempont a kérdések egyszerű, logikus felépítése. A bonyolult, összetett kérdések gyakran zűrzavart okozhatnak a rendszerben, és a válaszok is kevésbé lesznek pontosak. Az egyszerűsített kérdések segítenek abban, hogy a modell pontosan értelmezze a felhasználói igényt, és megfelelő válaszokat adjon. A kérdések lépésről lépésre történő felbontása nemcsak a válasz minőségét javítja, hanem hozzájárul a költségek csökkentéséhez is.

Fontos, hogy a felhasználók tisztában legyenek azzal, hogy a LLM rendszerek nem minden esetben képesek azonnal megadni a várt választ, és a kérdések pontos megfogalmazása elengedhetetlen a sikerhez. A prompt mérnökség során a válaszok finomhangolása, a kérdések módosítása és a kontextus pontosítása mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a rendszer a lehető legjobb válaszokat adja, miközben figyelembe veszi a költségeket is. Mivel az LLM rendszerek gyakran a tokenek számán alapuló költségmodellel dolgoznak, a pontos kérdések segítenek a válaszok hosszának kontrollálásában, ezáltal csökkentve a költségeket és optimalizálva a kölcsönhatásokat.

Hogyan befolyásolja a vállalatok mérete és erőforrásai a nyelvi modellek választását? A kis- és nagyméretű modellek közötti döntés

A startupok és a nagyvállalatok között jelentős különbségek vannak a mesterséges intelligencia modellek kiválasztásában, különösen, amikor a kis nyelvi modellek (SLM-ek) és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) közötti választásról van szó. Míg egy startup, amely egészségtudományi mobilalkalmazást fejleszt, az erőforrásainak korlátozottsága miatt gyakran a kisebb modelleket választja, addig egy nagy pénzügyi intézmény, amely bonyolult pénzügyi adatokat elemez, inkább a nagyobb, erősebb modelleket részesíti előnyben. Az ilyen döntések mögött nemcsak technikai, hanem gazdasági és működési tényezők is állnak.

A nagyvállalatok, mint például a pénzügyi szektor szereplői, amelyeket hatalmas adatmennyiség és összetett elemzések jellemeznek, inkább a nagy nyelvi modellekhez, mint a GPT-4, fordulnak. Az ilyen modellek képesek hatékonyan feldolgozni az összetett és széleskörű pénzügyi adatokat, amelyeket a vállalatok a különböző osztályok számára használnak, hogy mélyreható elemzéseket készítsenek és előrejelzéseket hozzanak létre. A nagyméretű modellek, bár magas költséggel járnak a fejlesztésük és fenntartásuk, lehetőséget adnak arra, hogy az adatokat hatékonyabban dolgozzák fel, és hogy a vállalatok több különböző felhasználói igényt szolgáljanak ki egyszerre, mint például a pénzügyi piacok elemzését és a személyre szabott ügyfélszolgálatot.

A választás a két modell között tehát nem csupán a méreten múlik. Míg a startupok gyakran a költséghatékonyságot és a célzott megoldásokat keresik, addig a nagyvállalatok az általános alkalmazhatóságot és a mélyreható adatfeldolgozási képességeket részesítik előnyben. Ennek ellenére a nagy modellek használata nem kizárólag a nagyvállalatok kiváltsága. A döntés mindig az adott projekt specifikus igényeitől, a rendelkezésre álló erőforrásoktól és az iparági elvárásoktól függ.

A kisebb nyelvi modellek rendkívül fontos szerepet játszanak bizonyos szakterületeken. Az OpenAI és az Anthropic, a mesterséges intelligencia világának vezető szereplői, bár folyamatosan dolgoznak a nagy modellek fejlesztésén, továbbra is kínálnak kisebb modelleket is. Ez arra utal, hogy bár a nagy modellek kétségtelenül sokkal erősebbek és sokoldalúbbak, a kisebb modellek is komoly előnyökkel rendelkeznek. Ezek az eszközök gyakran gyorsabbak, energiatakarékosabbak, és kevesebb adatot igényelnek az edzésük során, miközben a célzott alkalmazások, például mobilalkalmazások vagy chatbotok számára ideálisak.

A kisebb modellek előnyei közé tartozik a költséghatékonyság, mivel kevesebb számítási teljesítményt igényelnek, és ezért olcsóbb őket üzemeltetni és karbantartani. Emellett a kisebb modellek gyorsabb válaszidőt kínálnak, ami elengedhetetlen lehet a valós idejű alkalmazások, mint a mobilalkalmazások vagy interaktív rendszerek esetében. Az ilyen modellek energiafogyasztása is jelentősen alacsonyabb, ami nemcsak a működési költségeket csökkenti, hanem a fenntarthatóság iránti fokozódó társadalmi igényeknek is megfelel.

A nagy modellek ugyanakkor páratlanok abban, hogy képesek összetett tartalmat generálni, az emberi nyelvet pontosan megérteni és kezelni, valamint széleskörű mesterséges intelligencia feladatokat ellátni. A nagy modellek teljesítménye és képességei valóban rendkívül gazdagok, de azokat a kisebb modelleknél sokkal magasabb költségekkel és erőforrásigénnyel kell fenntartani. A választás tehát sokszor a felhasználási esettől függ. A kisebb modellek hozzáférhetőbbek, ideálisak a szűkebb alkalmazások számára, míg a nagyobb modellek a magas tétű, komplex rendszerekben nyújtanak páratlan előnyöket.

Hogyan lehet a nagyobb modelleket memóriában elhelyezni a GPU-k korlátain belül?

A modellek növekvő méretével gyorsan elérhetjük azt a pontot, amikor a GPU rendelkezésre álló memóriája nem elegendő a modell teljes betöltéséhez. Az alábbi táblázat például bemutatja, hogyan nő az egyes modellek memóriaigénye a paraméterek számának növekedésével. A táblázat adatai csupán egy pillanatképet adnak arról, hogy mennyi memóriára van szükség a modellek betöltése során, miközben a memóriaigény a betanítási fázisban még magasabb, hiszen ekkor több információt kell tárolni, mint pusztán a predikciókhoz szükséges adatok.

A memória korlátok áthidalása érdekében számos stratégiát alkalmazhatunk. A leggyakoribbak közé tartozik a modell párhuzamosítása, ami lehetővé teszi a modellek paramétereinek elosztását több GPU között, valamint a kevert pontosságú betanítás, amely csökkenti a memóriaigényt azáltal, hogy 16 bites (félpontosságú) és 32 bites (teljes pontosságú) lebegőpontos számokat használ. Emellett technikák, mint a gradiens ellenőrzés, ahol az előrecsatolás során nem tároljuk az összes közbenső aktivációt, hanem újraszámoljuk őket a visszafelé terjedés során, szintén lehetővé teszik a memória megtakarítást, ám nagyobb számítási igényt jelentenek.

A modell és a GPU közötti memória elosztásának egy másik megoldása lehet a modell egyes részeinek vagy aktivációinak átmeneti áthelyezése a CPU memóriába, ha éppen nincs szükség rájuk. Ez a megoldás azonban lassíthatja a számításokat, mivel a CPU és a GPU közötti adatforgalom további késleltetést okozhat.

Az ilyen stratégiák alkalmazásával a nagyobb modellek, például a 7 milliárd paraméteres Llama modell is futtatható, még ha azok nem is férnek el közvetlenül egyetlen GPU memóriájában. A Huggingface Accelerate könyvtár például segíthet abban, hogy a modell kezdetben üres struktúrával kerüljön betöltésre, így jelentősen csökkentve a memóriahasználatot. A súlyok ezután dinamikusan töltődnek be és oszlanak el az elérhető eszközök között, lehetővé téve a rétegenkénti feldolgozást. A rétegek közötti memóriaintenzív műveletek ekkor a CPU-ra és GPU-ra is átterhelhetők, szükség szerint.

Ezek a technikák a modellek futtatásában elengedhetetlenek, különösen a legnagyobb modellek esetén. A különböző optimalizálási módszerek, mint az előkészítés és a gyorsítótárazás, jelentős mértékben csökkenthetik az adatátviteli költségeket és optimalizálhatják a GPU memóriahasználatát, így lehetővé téve még a legnagyobb modellek futtatását is a rendelkezésre álló hardver erőforrások között. A memória hatékony kihasználása ezen megoldások révén elérhetővé válik, miközben fenntartjuk a teljesítmény és a forráshatékonyság közötti érzékeny egyensúlyt.

Fontos azonban megérteni, hogy minden egyes technika alkalmazásának megvannak a maga hátrányai és kompromisszumai. A poszt-tréning kvantálás például csökkentheti a modell pontosságát, míg a dinamikus ütemezés esetén a tensorok kezelésének többletköltségei lassíthatják a feldolgozást. A kevert pontosságú reprezentáció, bár csökkenti a memóriaigényt, esetenként befolyásolhatja a modell teljesítményét is. Mindezek alapján elengedhetetlen a különböző megoldások gondos megválasztása, a specifikus igények és a rendelkezésre álló erőforrások figyelembevételével.

Valamennyi technika esetében szükséges az alkalmazás folyamatos monitorozása és optimalizálása a valós világban. Az ilyen típusú modellek frissítése és finomhangolása lehetővé teszi, hogy mindig a legújabb adatokat és az adott feladat követelményeit figyelembe véve működjenek, miközben folyamatosan javítják a pontosságot, a hatékonyságot és az erőforrások kihasználtságát.

Miért fontos a MoE modellek alkalmazása a mesterséges intelligenciában?

A MoE (Mixture of Experts) modellek egyik legfőbb előnye a megnövekedett kapacitásuk. A modellek specializált szakértő komponensekre való felosztásával a MoE lehetővé teszi olyan modellek létrehozását, amelyek számos paraméterrel rendelkeznek, miközben minden egyes szakértő a különböző minták vagy jellemzők tanulására összpontosít az adatokban. Ez megnöveli a reprezentációs kapacitást és javítja a generalizációs képességeket, lehetővé téve a MoE modellek számára, hogy különböző feladatokban és adathalmazokban is jól teljesítsenek.

A hatékony számítástechnika szintén jelentős előny. A MoE modellek egy adott bemenethez csak egy paraméterhalmaz egy részét aktiválják, ami hatékonyabb számításokat eredményez. Ez különösen előnyös akkor, ha ritka adatokkal dolgozunk, vagy ha csak specifikus jellemzők relevánsak egy adott feladathoz. Az ilyen szelekciós aktiválás segít a számítási költségek kezelésében, így a MoE modellek hatékonyabbak a következtetés és a tanulás során.

A MoE modellek alkalmazkodóképessége és specializációja szintén figyelemre méltó. A különböző szakértők képesek specifikus bemenetekkel vagy feladatokkal foglalkozni, így a modell képes a releváns információkra összpontosítani a bemeneti szekvencia különböző tokenjei vagy részei számára. Ez az alkalmazkodóképesség javítja a teljesítményt a különböző feladatok során, és segít jobban kezelni a multimodális adatokat. Minden szakértő megtanulhat egy specifikus modalitás feldolgozására, és az irányító mechanizmus képes alkalmazkodni a bemeneti adat jellemzőihez.

A Mixtral 8x7B példáján láthatjuk, hogy a MoE megközelítés jobb eredményeket ér el, mint a nagyobb modellek különböző teszteken. Annak ellenére, hogy a MoE modellek, mint a Mixtral 8x7B, magas paraméterszámmal rendelkeznek, ezek a modellek csak ezeknek a paramétereknek egy kis részét használják minden egyes tokennél, fenntartva a feldolgozás hatékonyságát, miközben egyensúlyban tartják a teljesítményt és az erőforrások kihasználtságát.

A multimodális modellek egy új irányvonalat képviselnek az MI világában, amelyek képesek különböző típusú adatokat – mint szöveg, kép vagy hang – integrálni és komplex feladatokat végrehajtani, amelyek átfogó megértést igényelnek. Az ilyen modellek képesek például egy fényképet elemezni, szöveges információt kinyerni belőle és releváns kontextust adni vagy válaszokat adni, hatékonyan áthidalva a különböző adatformák közötti szakadékot. A multimodális modellek előnyei különösen akkor jelennek meg, amikor a felhasználóbarát interfész és a természetes párbeszéd fontos, és többféle adatot igényel a feladat.

A multimodális modellek képzése bonyolult technikákat igényel, amelyek középpontjában a multimodális tanítási finomhangolás (M-IT), a multimodális kontextuális tanulás (M-ICL) és a multimodális gondolkodáslánc (M-CoT) áll. Az M-IT az előképzett nyelvi modellek multimodális adatokkal történő finomhangolását célozza, míg az M-ICL kontextuális példák felhasználásával javítja a teljesítményt. Az M-CoT pedig bonyolult érvelési feladatok során segíti a modelleket abban, hogy különböző modalitásokból származó információkat összekapcsoljanak, és következtetéseket vonjanak le belőlük.

A multimodális modellek teljesítményének értékelése többféle mérőszámon alapul, mint például az érzékenység, a nulla-shot tanulási képességek és az adatokhoz való alkalmazkodás. Ezek a benchmarkok különböző képességeket tesztelnek, az egyszerű felismerési feladatoktól kezdve a komplex érvelésig és a természetes nyelv megértéséig. A multimodális modellek egyik kulcsfontosságú teljesítmény-mutatója a nulla-shot tanulás képessége, amely azt mutatja meg, mennyire képesek a modellek speciális képzés nélkül is feladatokat elvégezni. A legfrissebb kutatások a multimodális modellek rendkívüli előrehaladását mutatják a vizuális és szöveges információk egyesítésében, különösen a bonyolult érvelési és nyelvi megértési feladatokban.

Hogyan befolyásolják a nagy nyelvi modellek (LLM) és a multimodális rendszerek az AI rendszerek hatékonyságát és költségeit?

Az egyik legfontosabb tényező, amit figyelembe kell venni, az a memóriakezelés és annak hatása a nagy modellek futtatásának költségeire. Az AI modellek, különösen a multimodális típusok, amelyek szöveget és képet is kezelnek, egyre nagyobb memóriafoglaltságot igényelnek. A memóriafoglalás csökkentésének és a hatékony memóriahasználatnak kulcsszerepe van abban, hogy a rendszerek gyorsabban és gazdaságosabban működjenek. Az egyik módja annak, hogy ezen javítsunk, a modellek kvantálása (quantization), amely lehetővé teszi, hogy kisebb bitmélységgel dolgozzunk, ezáltal csökkentve a számítási igényt, miközben a modell teljesítménye nem csökken jelentősen.

A nagy nyelvi modellek alkalmazása nemcsak az AI teljesítményét, hanem az infrastruktúra költségeit is erőteljesen befolyásolja. Az LLM-ek, mint például a GPT és a PaLM modellek, rendkívül erőforrásigényesek, ezért optimalizálásuk elengedhetetlen, ha az ipari alkalmazásokban való használatuk gazdaságilag életképes szeretne maradni. Az olyan megoldások, mint a TensorRT és a GPU gyorsítás, jelentős mértékben javíthatják az inferenciák sebességét, ugyanakkor hozzá kell igazítani őket a rendelkezésre álló erőforrásokhoz és a kívánt teljesítményhez.

A gyors és pontos modellek kiválasztásakor figyelembe kell venni a paraméterek és a modell rétegek optimalizálását is. Az optimalizálás során figyelmet kell fordítani a "low-rank" adaptációkra (LoRA) és a PEFT (parameter-efficient fine-tuning) módszerekre, amelyek lehetővé teszik, hogy a modellek kevesebb paraméterrel is kiváló teljesítményt nyújtsanak. Ez különösen fontos, ha figyelembe vesszük, hogy a modellek méretének növekedésével egyenes arányban nő a szükséges számítási kapacitás és memóriaigény.

A hatékonyabb prompt-engineering (prompt optimalizálás) módszerek szintén kulcsszerepet játszanak az LLM-ek teljesítményében. Az, hogy milyen típusú promptokat használunk, hogyan strukturáljuk őket és milyen módon biztosítjuk a kontextust, alapvetően meghatározza a generált válaszok minőségét és a modell hatékonyságát. A megfelelő prompt-templatek és a P-tuning alkalmazása segíthet abban, hogy a modellek a kívánt feladatot a legjobban végezzék el, miközben minimalizálják a szükséges számítási erőforrásokat.

A multimodális rendszerek, amelyek képesek egyszerre szöveges és vizuális adatokat is feldolgozni, szintén fontos szerepet játszanak az AI fejlesztéseiben. Az ilyen modellek alkalmazása lehetővé teszi a komplexebb feladatok megoldását, mint például a képek és szövegek együttes elemzése. Az ilyen rendszerek teljesítményének javítása érdekében számos optimalizációs technika létezik, mint például a Locality Sensitive Hashing (LSH), amely gyorsítja a vektor kereséseket, vagy a multimodális modellek kvantálása, amely csökkenti az erőforrásigényt.

Az AI rendszerek fejlődése mellett egy másik fontos tényező a "machine learning operations" (MLOps) rendszerek kialakítása. A GenAI alkalmazások monitorozása és karbantartása elengedhetetlen a hosszú távú sikerhez. A modellek teljesítményének folyamatos figyelemmel kísérése, a hibák és anomáliák azonnali felismerése, valamint az automatikus skálázás lehetősége mind hozzájárulnak a rendszer stabilitásához és a költségek optimalizálásához.

A megfelelően kialakított adatkezelés, a költséghatékony memóriahasználat és az optimalizált modellarchitektúrák alkalmazása lehetővé teszik, hogy az AI rendszerek még nagyobb teljesítményt érjenek el, miközben a működési költségek jelentősen csökkenthetők. A modellek hatékonyságának növelése nem csupán a technológia, hanem az alkalmazás gazdaságossága szempontjából is alapvető.