Hogyan optimalizáljuk a költségeket és a teljesítményt a PEFT módszerekkel?

A költséghatékony modellezés egyik kulcsfontosságú elve az, hogy nem szükséges az összes modellparamétert teljes mértékben újratanítani. A LoRA (Low-Rank Adaptation) technika pontosan erre épít, mivel csupán a LoRA súlyok kicserélésével érhetjük el a kívánt változtatásokat, nem pedig az összes modellsúly teljes finomhangolásával. Ez lehetővé teszi az egyes modellek gyors módosítását, így több különböző testreszabott verziót lehet dinamikusan váltogatni a már előre betanított súlyokat tároló gépeken, amelyek VRAM-ban tárolják ezeket.

A kisebb LoRA modellek gyorsabban betaníthatók, ami jelentős költségcsökkentést eredményez a teljes finomhangoláshoz képest, mivel nem szükséges a legtöbb fagyasztott paraméter gradienseinek számítása. Azonban felmerül a kérdés, hogyan választjuk ki, hogy mely súlyok kerüljenek LoRA súlyként tárolásra, és melyek maradjanak fagyasztottak, ha adott egy összesített számítási keret (ami végső soron a paraméterek számára vonatkozó költségvetést jelent)? A legjobb megoldás nem az, ha minden egyes kombinációt kipróbálunk, hanem ha egy okosabb módszert alkalmazunk, amely képes dinamikusan elosztani a számítási költségvetést.

Egy ilyen módszer az AdaLoRA, amely a LoRA rangjait dinamikusan módosítja a betanítás során. Az AdaLoRA egy tanulható SVD (szinguláris érték dekompozíció) változatot alkalmaz a súlyok lebontásához. Ezzel nem csupán a számítások hatékonyságát növeli, hanem képes megtartani a fontos súlyokat, miközben csökkenti az egyéb paraméterek számát. A módszer arra épít, hogy az egyes súlyok jelentősége az egyenértékű szinguláris értékek segítségével meghatározható, így azok, amelyek kevésbé befolyásolják a modell teljesítményét, fagyaszthatók.

Egy másik, hasonlóan ígéretes módszer a QLoRA, amely a LoRA sebességoptimalizálására két különböző technikát alkalmaz: a dupla kvantizációt és a lapozható optimalizálókat. A QLoRA lényege, hogy a súlyokat kétféle adattípusban tárolja: alacsony pontosságú tárolási formában, tipikusan 4-bites formátumban, valamint számítási típusként BFloat16-ban. Így a LoRA súlyok gyorsabban konvertálódnak és optimalizálódnak, miközben jelentős memóriát takarítanak meg a kvantizációs konstansok dupla kvantizálása révén.

A QLoRA emellett a lapozható optimalizálókat is használ, amelyek az NVIDIA egyesített memória funkcióját alkalmazzák. Ez lehetővé teszi, hogy a GPU memóriája túltöltődés esetén a memóriaoldalak automatikusan átvitelre kerüljenek a CPU RAM-ba. Ezzel a módszerrel növelhető a finomhangolt paraméterek hatékonysága, miközben a paraméterek pontossága csökkenthető. Az eredeti kutatás nem mutatott visszaesést a hagyományos LoRA-hoz képest.

Vegyünk például egy hipotetikus esetet, ahol egy 40 milliárd paraméteres nagy nyelvi modellt (LLM) szeretnénk előképzni. Az ilyen modellek tréningje valódi példák alapján rendkívül költséges lehet. A Falcon 40B nevű nyílt forráskódú modell például 384 A100 GPU-val lett betanítva egy 48 csomópontos AWS P4d klaszteren, és a tréning körülbelül két hónapot vett igénybe. A teljes költség, figyelembe véve az on-demand P4d példányok óránkénti árát ($37.688), körülbelül 2,6 millió dollárra rúgott.

A költségek és a valós teljesítmény közötti jelentős különbségek több tényezőből adódnak. Az egyik fő tényező a rendelkezésre álló erőforrások és az optimális számítási keret közötti eltérés. A valós világban a modellek tréningje gyakran nem olyan hatékony, mint a teoretikus ideális esetekben, mivel nem minden erőforrás áll rendelkezésre a legjobb hatékonysággal. A valós környezetben alkalmazott disztribúciós optimalizálások (például DeepSpeed) hatékonysága is különbözik attól, amit az elmélet előre jelez, és az adatátviteli késleltetés, a megfelelő cluster konfigurációk és egyéb tényezők jelentős hatással vannak az eredményekre.

A data kezelés, mint a szükséges nagy mennyiségű adat előkészítése és tárolása, szintén drága lehet. Bár a skálázási törvények azt mutatják, hogy kisebb modellek kevesebb adatfelhasználással is elérhetik ugyanazt a teljesítményt, a gyakorlatban a modellek kapacitása és a használt adatok minősége fontos tényező, amit figyelembe kell venni. A jól előkészített, magas minőségű adathalmazok jelentős előnyökkel járhatnak, de ennek előállítása költséges és időigényes.

Hogyan biztosíthatunk pontos és tömör válaszokat a nagy nyelvi modellekben?

Az LLM-ekkel (Large Language Models) való hatékony kommunikáció kulcsa a pontos és egyértelmű promptok kialakítása. Egy látszólag egyszerű matematikai kérdés is — például „Az alábbi számok közül a páratlan számok összege páros számot ad: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1” — megtévesztő lehet, ha nem világos, hogy mit várunk válaszként. Egy szimpla „false” válasz önmagában kétértelmű lehet: az állítás hamis, vagy az, hogy az állítás „hamis”, maga is hamis, tehát mégis igaz? Az ilyen típusú kérdések nem csupán félreértéshez vezethetnek, hanem gyakorlatilag haszontalanná teszik a válaszokat egy üzleti környezetben.

A rövid, de félreérthetetlen válaszadás eléréséhez szükséges a válaszstruktúra tudatos meghatározása. Ha például előre megadjuk a válaszlehetőségeket – „A: Igaz B: Hamis” –, az LLM gyakran az utolsó opciót választja, függetlenül annak helyességétől. Az opciók sorrendjének megváltoztatása ("A: Hamis B: Igaz") gyakran más választ eredményez ugyanarra a kérdésre, ami arra utal, hogy a modellek bizonyos esetekben formai mintázatok alapján döntenek, nem pedig érdemi számítás vagy következtetés alapján.

Ennek ellensúlyozására alkalmazható az ún. „chain-of-thought reasoning” technika, amely a gondolatmenet kifejtésére ösztönzi a modellt. Például, ha a kérdés végére hozzáadjuk: „Gondolkozzunk lépésről lépésre”, a modell valóban végigveszi a szükséges lépéseket — kiszűri a páratlan számokat (15, 5, 13, 7, 1), összeadja őket (összeg: 41), és helyesen következtet arra, hogy az eredmény páratlan, így az állítás hamis.

Bár ez a válasz pontos, túl hosszú lehet azokban az esetekben, amikor gyors döntésekre vagy költséghatékony működésre van szükség. Ezért célszerűbb lehet a modellt egy tömör válaszadásra irányítani, pl. így: „Magyarázd el a gondolatmenetedet egy rövid mondatban.” Az ilyen promptok több ismétlés során is megbízható, rövid és pontos válaszokat eredményeznek, például: „A páratlan számok összege 41, ami páratlan, tehát az állítás hamis.”

Egy másik hatékony stratégia az ún. in-context learning, amely során néhány példát mutatunk be a modellnek, hogy ezek alapján megtanulja az elvárt válaszformátumot. Például:

Az alábbi számok közül a páratlan számok összege páros számot ad: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
A: A válasz Hamis.

Az alábbi számok közül a páratlan számok összege páros számot ad: 16, 11, 14, 4, 8, 13, 24.
A: A válasz Igaz.

Az alábbi számok közül a páratlan számok összege páros számot ad: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.
A: ?

Fontos azonban megérteni, hogy az in-context learning hatékonysága nagyban függ a példák minőségétől. A nem reprezentatív vagy pontatlan példák félrevezethetik a modell

Hogyan alkalmazható a láncolás hosszú dokumentumok feldolgozására?

A láncolás módszere a hosszú dokumentumokat kisebb részekre bontja, amelyeket aztán sorozatosan vagy olyan módon dolgoznak fel, hogy a kinyert eredmények vagy válaszok koherenciáját és teljességét biztosítani lehessen. Minden egyes szakasz, vagy "láncszem", egyedileg kerül feldolgozásra, és az egyik szakasz kimenete potenciálisan bemenetként szolgálhat a következő szakasz feldolgozásához. Ez a sorozatos vagy strukturált megközelítés lehetővé teszi, hogy a dokumentumok hatékonyan és kezelhető módon kerüljenek feldolgozásra anélkül, hogy túlzott számítási igényt vagy költséget generálnának.

A láncolás alkalmazása különösen fontos akkor, amikor az elemzés vagy összegzés szükségessé válik nagy mennyiségű adat vagy szöveg esetén, mivel lehetőséget ad arra, hogy a gépi tanulás modellek (LLM-ek) ne kerüljenek túlterhelésre a hosszú és összetett szövegektől. A folyamat során egy-egy szakasz feldolgozása során szerzett eredmények további szakaszok feldolgozását segíthetik, biztosítva ezzel az elemzés áramlását és koherenciáját.

Például vegyük egy jogi cég esetét, amely egy hosszú jogi dokumentumgyűjteményt kíván felhasználni a jogi precedensek összegzésére. A dokumentumok feldolgozása az egész szöveg együttes figyelembevételével rendkívül költséges és időigényes lenne, míg a láncolás alkalmazásával a dokumentumokat kisebb szakaszokra bonthatjuk. Az egyes szakaszok feldolgozása lehetővé teszi a releváns információk kinyerését, és az így szerzett eredményeket felhasználhatjuk a következő szakaszok elemzésének irányításához. Ez biztosítja, hogy az elemzés koherens és teljes körű legyen.

A láncolás hatékonysága érdekében fontos figyelembe venni néhány tényezőt. Először is, a dokumentum megfelelő szegmensekre való bontása kulcsfontosságú. A szegmensek meghatározásakor figyelembe vehetjük a természetes szakaszokat, mint a fejezetek vagy alcímek, de használhatunk rögzített hosszúságú bontást is. Emellett, ha a szegmensek között átfedést biztosítunk, az segíthet megőrizni a szöveg összefüggéseit, elkerülve, hogy a fontos kontextus elvesszen a szakaszok közötti határokban.

A láncolás két alapvető feldolgozási módja a sorozatos és párhuzamos feldolgozás. A sorozatos feldolgozás során minden egyes szegmens egyesével kerül feldolgozásra, a kinyert eredmények pedig először összegzésre kerülnek, mielőtt továbbhaladnának a következő szakaszra. Ennek a megközelítésnek az előnye, hogy lehetővé teszi a folyamatos kontextus fenntartását, mivel minden egyes szakasz eredménye segítheti a következő szakaszok feldolgozását.

A párhuzamos feldolgozás viszont akkor alkalmazható, amikor a szegmensek egymástól függetlenek. Ebben az esetben a dokumentum szegmenseit egyszerre, párhuzamosan dolgozzák fel, így jelentősen csökkentve a feldolgozási időt. Párhuzamos feldolgozás során minden egyes szakasz kinyerése és összegzése párhuzamosan történik, ami lehetővé teszi a gyorsabb eredmények elérését. Ez különösen hasznos lehet rendkívül hosszú dokumentumok esetén, ahol az időtényező kulcsfontosságú.

Ugyanakkor a párhuzamos feldolgozásnak is vannak korlátai. Ha túl sok szegmenst dolgozunk fel egyszerre, az számítási túlterhelést és erőforrás-korlátozásokat eredményezhet. Mivel minden egyes szegmens feldolgozása számítási teljesítményt igényel, van egy határ, ameddig a rendszer képes hatékonyan kezelni a párhuzamos műveleteket. A párhuzamos feldolgozás egyik legnagyobb kihívása a szakaszok közötti kontextus fenntartása. Ha a szegmensek között nem biztosítunk megfelelő kapcsolódást, az eredmények nem biztos, hogy teljes mértékben összhangban lesznek egymással.

A láncolás hatékonyságának kulcsa a megfelelő szegmensek közötti áramlás és a rendszeres visszacsatolás, hogy az egyes szakaszok eredményei folyamatosan segíthessék az új szakaszok feldolgozását. Ahogy a példák is mutatják, a láncolás lehetőséget ad arra, hogy még a legnagyobb dokumentumok feldolgozása is gazdaságos és hatékony módon történjen.

Hogyan gyorsítják fel a modern eszközök a nagy nyelvi modellek (LLM) futtatását CPU-n és GPU-n?

Az Nvidia legújabb fejlesztése, a TensorRT-LLM, mérföldkő a generatív mesterséges intelligencia rendszerek futtatásában. Ez az eszköztár kifejezetten úgy lett kialakítva, hogy optimalizálja a nagy nyelvi modellek (LLM) inferenciáját Nvidia GPU-kon. A TensorRT-LLM a NeMo keretrendszer része, amely egy teljes körű, nyílt forráskódú megoldást kínál LLM-ek építésére, testreszabására és bevezetésére.

A LLM-ek mérete és komplexitása komoly kihívást jelent, különösen a végrehajtási költségek és sebesség szempontjából. A TensorRT-LLM ezt a problémát úgy kezeli, hogy fejlett optimalizációs technikákat alkalmaz: kernelfúzió, kvantálás, C++ alapú implementációk, kulcs-érték cache-elés (KV caching), futás közbeni batch-elés (in-flight batching) és lapozott figyelem (paged attention) is részei ennek az architektúrának. Mindezt egy intuitív Python API-n keresztül kínálja, megkönnyítve az új modellek fejlesztését és futtatását.

A keretrendszer része továbbá a FlashAttention és a maszkolt többfejes figyelem (masked MHA) optimalizált kerneljei, amelyek kritikus fontosságúak a LLM-ek hatékony futtatásához. Emellett elő- és utófeldolgozási lépések, valamint multi-GPU és multinódusos kommunikációs primitívek is beépítésre kerültek. Ez lehetővé teszi, hogy a rendszer skálázható, robusztus és gyors inferenciát biztosítson, akár ipari környezetekben is.

A TensorRT-LLM kompatibilis számos vezető nyelvi modellel, többek között a Llama 1 és 2, ChatGLM, Falcon, MPT, Baichuan és Starcoder modellekkel is. Támogatja az Nvidia legújabb GPU-architektúráit, lehetővé téve az MGMN (multi-GPU multinode) inferenciát és más fejlett funkciókat. Az Nvidia ezzel nemcsak technológiai fölényt épít, hanem aktívan együttműködik a vezető LLM fejlesztőkkel is, így gyorsítva fel az iparági fejlődést.

A GPU-alapú megoldások dominanciája ellenére a CPU-s futtatás is jelentős fejlődésen ment keresztül. A Numenta és az Intel együttműködésének eredményeként jelentősen javult a LLM-ek teljesítménye Intel Xeon CPU Max szérián. Ezek az egyedi betanítású modellek kevesebb mint 10 ms-os válaszidőt és akár 100-szoros áteresztési sebességet mutatnak az AMD Milan CPU-hoz képest BERT alapú inferenciánál. Nagyobb szövegek feldolgozásakor akár 20-szor gyorsabbak lehetnek, mint más CPU-s megoldások, megkérdőjelezve a kizárólagos GPU-függőséget.

Egy másik jelentős fejlesztés a Neural Magic DeepSparse futásideje, amely ritka modellek (sparse LLM-ek) futtatására specializálódott. Akár 7-szer gyorsabb szöveg­generálást kínál CPU-kon azáltal, hogy kihasználja a modellek ritkaságát. A DeepSparse olyan szabványos CPU-hardveren is futtatható, amely nem igényel GPU-t, így a fejlesztők költséghatékonyan valósíthatnak meg erőteljes LLM-alapú alkalmazásokat. Különösen fontos, hogy LangChain-nel integrálva a fejlesztők képesek saját alkalmazásaikat GPU nélküli környezetben is létrehozni és futtatni, ezzel demokratizálva a hozzáférést.

A CPU-alapú LLM-futtatás egyszerűsített folyamattá vált. A hardverkompatibilitás ellenőrzése után a megfelelő csomagok – például a DeepSparse és LangChain – telepítésével bárki képes lehet futtatni fejlett nyelvi modelleket. Az ehhez kapcsolódó dokumentációk – mint a Neural Magic SparseML – további lehetőségeket kínálnak a modellek optimalizálására (ritkítás, kvantálás, distilláció), majd azok hatékony futtatására CPU-kon GPU-szintű teljesítménnyel.

Miközben a GPU-alapú rendszerek maradnak a LLM-ek futtatásának domináns platformjai, a CPU-s megoldások egyre fontosabbá válnak, különösen ott, ahol a költségek, energiafogyasztás vagy elérhetőség korlátozott. Ezek a technológiai áttörések bővítik az LLM-ek alkalmazási spektrumát – az ipari rendszerektől az edge computing-ig.

Fontos megérteni, hogy az inferencia sebessége nem csupán hardveres kérdés, hanem az optimalizációs technikák, szoftveres architektúrák és modellstruktúrák finomhangolásának eredménye. Az olyan eszközök, mint a TensorRT-LLM vagy a DeepSparse nem csupán gyorsítják a futtatást, hanem új szintre emelik az LLM-ek skálázhatóságát, rugalmasságát és hozzáférhetőségét. Ezzel párhuzamosan a monitorozás és megfigyelhetőség is alapvetővé válik, hiszen a modellek viselkedésének átlátható követése nélkül nincs megbízható, biztonságos és etikus mesterséges intelligencia-alkalmazás.