A generatív mesterséges intelligencia (GenAI) alkalmazások fejlődése egyre nagyobb teret nyer a vállalati környezetben. A nyelvi modellek (LLM) mint a ChatGPT, Claude és mások számos iparág számára nyújtanak új lehetőségeket, de a megfelelő implementációs technikák és az alkalmazások megfelelő felépítése kulcsfontosságúak a sikerhez. Ahhoz, hogy az LLM-eket és az ezekre épülő alkalmazásokat hatékonyan integráljuk, érdemes megérteni a mögöttes architektúrákat és a különböző módszereket, amelyek segítenek a fejlesztésben és a termelési környezetbe való bevezetésben.

Az alkalmazások építése során a fejlesztők az LLM-eket az API felületeken keresztül integrálják, biztosítva, hogy a felhasználói bemeneteket megfelelően küldjék el az AI modellhez, és hogy a kimeneteket a rendszer a kívánt formátumban feldolgozza. A GenAI alkalmazások nemcsak a nyelvi modellekre építenek, hanem olyan funkciókra is, mint a biztonság, személyre szabás, adatkezelés, és teljesítménymérés. Különböző funkcionális rétegek felelnek az egyes alkalmazásrészek integrálásáért, miközben az AI döntéseket generál.

Egy jól megtervezett alkalmazás a felhasználói interakciókat az LLM API-jára továbbítja, majd a válaszokat a szükséges előfeldolgozás után jeleníti meg a felhasználó számára. Az alkalmazás figyeli a teljesítményt is, nyomon követve a késleltetéseket, hibákat és az erőforrások felhasználását. Így lehetőség nyílik arra, hogy az alkalmazás megfelelő sebességgel és megbízhatósággal működjön.

A GenAI alkalmazások felépítése sok szempontból hasonló a hagyományos vállalati alkalmazásokhoz, azonban néhány kulcsfontosságú elem – mint az LLM API-k, az adattárolás, és a különböző adattípusok kezelésének módja – egyedi kihívásokat támasztanak a fejlesztők számára. A következő lépéseken keresztül vizsgáljuk meg, hogyan működik a fejlesztés és a GenAI alkalmazások integrációja.

Népszerű módszerek a GenAI alkalmazások fejlesztésére

A GenAI alkalmazások fejlesztésének egyik alapvető lépése az LLM-ek előképzett modellek formájában történő használata, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy gyorsan végezzenek el olyan feladatokat, mint például a szöveg osztályozás vagy a gondolatok láncolása (CoT). Például egy egyszerű feladat, mint egy Amazon értékelés elemzése, könnyedén megoldható egy LLM segítségével anélkül, hogy az modellt kifejezetten erre a feladatra képezték volna. Az ilyen típusú "zero-shot" előrejelzések a modellek általánosított képességeit használják ki, hogy válaszokat generáljanak ismeretlen vagy nem kifejezetten betanított területeken.

A "few-shot" tanulás módszere szintén jelentős előnyökkel bír, mivel a modellek a megadott példák alapján képesek gyorsan alkalmazkodni az új helyzetekhez. Ebben az esetben a fejlesztők példákat szolgáltatnak a rendszernek, és az LLM ezeket felhasználva képes pontosabb válaszokat adni új kérdésekre. A promptok és a prompt sablonok alkalmazása alapvető fontosságú ahhoz, hogy az LLM-ek helyes válaszokat generáljanak. A jól megtervezett promptok lehetővé teszik, hogy a válaszok strukturáltak legyenek, és azok könnyen felhasználhatóak legyenek a későbbi alkalmazásokban.

Beszélgetésalapú alkalmazások

A komplex feladatok megoldásában, mint például egy komplex témán való elmélyülés, a beszélgetésalapú rendszerek, mint a ChatGPT és más chatbotok jelenthetnek hatékony megoldást. Az ilyen típusú rendszerek többlépcsős beszélgetést valósítanak meg, lehetővé téve, hogy a felhasználó mélyebb információkat kérjen és interaktívan válaszokat kapjon. Az ilyen típusú alkalmazások fejlesztése során a gépi tanulás és a megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF) kombinációja segít a modellek finomhangolásában, hogy azok a lehető legjobb válaszokat generálják. A gépi tanulás ezen folyamata során a rendszert folyamatosan újra- és újraértékelik, hogy biztosítsák a legmegfelelőbb válaszokat a felhasználók számára.

Langchain és autonóm ügynökök

A Langchain egy olyan eszközkészlet, amely lehetővé teszi, hogy különböző LLM komponenseket kombináljunk, így olyan alkalmazásokat építhetünk, amelyek hatékonyabban szolgálják ki a felhasználókat. A Langchain struktúrák, mint például a standard prompt sablonok, indexek, memória és egyéb eszközök segítségével könnyedén kezelhetjük a bemeneteket és kimeneteket, valamint számos külső szolgáltatást, mint például a Google Search API, a Python terminál vagy a Wikipédia API.

Az autonóm ügynökök, mint az AutoGPT, BabyAGI és AgentGPT, képesek a felhasználói igények teljesítésére olyan feladatok elvégzésével, amelyeket nem lehet előre meghatározni. Az ügynökök különböző eszközökkel dolgoznak, hogy megoldják a problémákat, és a feladatokat önállóan végezhetik el. Az ügynökök az internetet is felhasználják a válaszok keresésére, így rendkívül dinamikusan képesek alkalmazkodni a felhasználó igényeihez.

Alapvető modellek képzése és finomhangolása

A nagyméretű modellek alapvető képzése jelentős számítási kapacitást igényel, de lehetőséget ad arra, hogy a modell különféle, sokféle adattípusra képes legyen reagálni. A finomhangolás során a modellek egy specifikus feladatkörhöz illeszkednek, hogy még pontosabb válaszokat generáljanak. Ez a módszer biztosítja, hogy a GenAI alkalmazások a legmagasabb szintű pontosságot érjék el, miközben képesek legyenek rugalmasan alkalmazkodni a változó környezetekhez.

Fontos megjegyzések a fejlesztők számára

Bár a GenAI alkalmazások számos előnyt kínálnak, a hatékony implementálásukhoz a fejlesztőknek figyelmet kell fordítaniuk a modellek biztonságára és etikájára is. A domain-specifikus tudás beépítése és az adatok helyes kezelése kulcsfontosságú a sikeres alkalmazások létrehozásában. Emellett a teljesítmény és a skálázhatóság szintén meghatározó tényezők, hiszen a GenAI alkalmazások gyakran nagy erőforrásokat igényelnek.

Milyen költségekkel jár a nagy nyelvi modellek és vektoralapú adatbázisok használata a mesterséges intelligencia alkalmazásokban?

A vektoradatbázisok és a nagy nyelvi modellek (LLM) költségei jelentős hatással vannak a mesterséges intelligencia alkalmazások, például chatbotok, virtuális asszisztensek vagy tartalomgeneráló eszközök megvalósítására. Az ilyen rendszerek üzemeltetése nemcsak a fejlesztési költségeket érinti, hanem a teljes életciklusban jelentkező fenntartási és működési költségeket is. A költségoptimalizálás kulcsfontosságú a hatékony és fenntartható AI-alapú alkalmazások számára, és több szempont figyelembevételét igényli, mint csupán a legolcsóbb megoldás kiválasztása.

A vektoradatbázisok fenntartása, mint például az OpenSearch, RDS és Pinecone, jelentős havi költségeket vonhatnak maguk után. Az OpenSearch 17 000 dollárt, az RDS 8 400 dollárt, míg a Pinecone szintén jelentős havi díjakat igényel. Az ilyen típusú rendszerek költségei azonban nemcsak az adatbázis kezelésére vonatkoznak, hanem az adatfeldolgozási és lekérdezési hatékonyságra is. Bár a vektoradatbázisok önálló komponensét képezik a keresési rendszereknek, a magas szintű, menedzselt szolgáltatások, mint az Amazon Kendra, amelyek teljes felhasználói élményt biztosítanak biztonságos adatforrás-összekötők és adatparszerek segítségével, akár tízszeresére is megnövelhetik a költségeket, különösen nagy adatállományok esetén.

A költségek optimalizálása szoros összefüggésben áll azzal, hogy milyen szintű pontosságra van szükség az alkalmazásban. Az ideális beágyazási modell kiválasztása az akkumulált költségek és teljesítmény között egyensúlyt igényel. Az egyszerűbb modellek hatékonyan dolgoznak CPU-kon, míg a bonyolultabb modellek, mint például a BERT vagy a GPT, nagyobb számítási kapacitást és GPU-kat igényelnek, de jobb minőséget biztosítanak. Az ilyen modellek, bár magasabb minőségű beágyazásokat generálnak, lassabban hajtódnak végre, és általában csak GPU-kon futtathatók, ami jelentős többletköltséget jelenthet. Ezzel szemben az egyszerűbb modellek, mint a word2vec, gyorsabbak, de alacsonyabb minőséget kínálnak. A domain-specifikus modellek, például a BioClinicalBERT, javíthatják az adott szakterületekhez kapcsolódó szövegek feldolgozását, ha rendelkezésre állnak, és alkalmazhatók az adott felhasználói esetekben.

A kontextusablak mérete is fontos tényező a költség és a teljesítmény közötti kompromisszum szempontjából. A nagyobb ablakok pontosabb eredményeket adhatnak, de többlet számítási kapacitást igényelnek. A többnyelvű modellek, mint a mLUKE, képesek különböző nyelvek kezelésére, ami szintén külön figyelmet igényel, ha a rendszer többnyelvű támogatást kínál.

A saját beágyazási modell tréningezése vagy finomhangolása javíthatja a keresési minőséget, ha elég erőforrás áll rendelkezésre. Az OpenAI text-embedding-ada-002 modellje például magas pontosságot biztosít egy 8 192 token hosszúságú kontextusablakkal. Az optimalizált beágyazási modellek, mint a Sentence Transformers (all-MiniLM-L6-v2) kompaktak és hatékonyak, míg a Spark NLP 5.0 könyvtár, amely az INSTRUCTOR modellt tartalmazza, további optimalizálási lehetőségeket biztosít a nagy volumenű adatok feldolgozásához.

Ha saját indexet hozunk létre, a választott könyvtár, például a FAISS, lehetővé teszi a nagyobb rugalmasságot az indexelés és a keresési teljesítmény szempontjából. A FAISS csomag számos hasznos iránymutatást nyújt arról, hogy mikor alkalmazzuk az egyes indexelési algoritmusokat. A legjobb index kiválasztása függ a keresések számától és az alkalmazás által megkövetelt pontos keresési eredményektől. Az egyszerű indexek, mint a lapos indexek, ideálisak, ha kevesebb mint 10 000 keresést végeznek, míg a bonyolultabb algoritmusok, mint az HNSW, gyors és pontos keresést biztosítanak nagyobb memóriakapacitással.

A költségoptimalizálás további fontos aspektusa a nagy nyelvi modellekhez való hozzáférés módja. Három fő lehetőség van: a konzolos alkalmazások (mint a ChatGPT vagy a Claude.ai), az API-k használata, amelyek lehetővé teszik a modell használatát anélkül, hogy magát a modellt kellene hosztolni, és végül az önálló API-k, amelyek teljes technológiai stack-et tartalmaznak, beleértve az LLM-et. A legolcsóbb megoldás kiválasztása gyakran az alkalmazás igényeihez és a várható felhasználói terheléshez igazodik.

Például egy virtuális asszisztens rendszer, amely 100 párhuzamos felhasználói munkamenetet kezel, és minden felhasználó 100 kérdést tesz fel óránként, különböző költségekkel járhat attól függően, hogy milyen típusú LLM-et választunk. Az OpenAI GPT-3 vagy GPT-4 például drága megoldás, amely több mint 180 dollárt is elérhet óránként, miközben más, olcsóbb modellek, mint a Claude vagy az Amazon SageMaker, alacsonyabb költségek mellett kínálhatnak megfelelő teljesítményt.

A költségek optimalizálása és a teljesítmény biztosítása érdekében érdemes részletes árazási táblázatokat és használati összehasonlításokat készíteni. Ezek az eszközök segítenek meghatározni, hogy az adott munkaterheléshez és skálázási követelményekhez melyik LLM biztosítja a legjobb ár-érték arányt.

Hogyan optimalizálhatjuk a nagy nyelvi modellek finomhangolását költséghatékonyság szempontjából?

A nagy nyelvi modellek (LLM) fejlődése és alkalmazása során az egyik legnagyobb kihívást a memória, illetve konkrétan a GPU memória korlátozásai jelentik. Számos kutatás foglalkozott a "skálázási törvényekkel" az LLM-ek terén, és két munka kiemelkedik ezen a téren. Az OpenAI kutatóinak egy tanulmányában, amely a "Skálázási törvények a neurális nyelvi modellek számára" címet viseli, a kutatók különböző modellek teljesítményének és fontosabb tréningfaktorainak, például a modellméret, adatállomány és a számítási költség közötti kapcsolatokat vizsgálták (https://arxiv.org/abs/2001.08361). A kutatók több mint 100 milliótól 10 milliárd paraméterig terjedő modellekre végzett empirikus elemzésük alapján határozták meg a tesztveszteség és a modellparaméterek, tréning tokenek, valamint a tréning FLOP-ok közötti hatványos összefüggéseket. Az így megfogalmazott skálázási törvények pontos kvantitatív iránymutatást adnak arra vonatkozóan, hogyan lehet növelni az olyan tényezőket, mint a modellméret és a tréningadatok, hogy jobb teljesítményt érjünk el a rendelkezésre álló számítási kapacitás növelésével.

A DeepMind kutatói 2022-ben újra vizsgálták azt a kérdést, hogy hogyan lehet optimálisan összefüggésbe hozni a modell méretét és az adatállományt adott számítási költségkereten belül, egy másik, "Training Compute-Optimal Large Language Models" című tanulmányukban. Több mint 400 transformer modellt képeztek, a 70 millió paraméteres modellektől egészen a 16 milliárd paraméteresekig, több mint 500 milliárd tréning token alkalmazásával. A kutatásuk azt mutatta, hogy a modell méretét és az adatállomány méretét egyaránt növelni kell, ha több számítási kapacitás áll rendelkezésre. A legfontosabb eredmény, hogy a modellméret növelésével és a számítási költség egyenletes növelésével kiszámítható, hogyan érhetjük el a legjobb teljesítményt. Ez a kutatás hangsúlyozza az adatállományok minőségének fontosságát is a modell méretének növelésén túl.

A kutatás eredményei világosan megmutatják, hogy a nagyobb modellek kevesebb adatot igényelnek ahhoz, hogy ugyanazt a teljesítményt nyújtsák. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a nagyobb modellek széleskörű feladatok elvégzésére képesek, és az optimális modellméret egyenletesen nő a kívánt veszteségcél és a számítási költség növelésével. Ez azt jelenti, hogy kisebb modellek esetében is, ha több adatot alkalmazunk, elérhetjük ugyanazt a veszteséget, ami alacsonyabb költségeket eredményez a finomhangolás és a következtetések során.

A modell és adatállomány méretét arányosan kell növelni a rendelkezésre álló számítási költséggel. Ha adott számítási keretünk van, például egy adott pénzügyi keretet határozunk meg a modell tanítása számára, akkor kiszámítható az optimális modellméret és adatállomány. A DeepMind által végzett kutatás során például a 70 milliárd paraméteres, optimálisan méretezett modell felülmúlja a 175 milliárd paraméteres GPT-3 modellt, a 280 milliárd paraméteres Gopher modellt, és az 530 milliárd paraméteres Megatron modellt is, miközben ugyanannyi számítási költséget használtak. Ez az eredmény azt mutatja, hogy a kisebb, de megfelelően optimalizált modellek akár a sokkal nagyobb modellek teljesítményét is elérhetik.

Ha figyelembe vesszük, hogy egy 40 milliárd paraméteres modell például a jónak tűnő választás, akkor a következő lépés az, hogy meghatározzuk a szükséges számítási költséget. A számításhoz használt egyenlet a következő: N ~ C^α, ahol N a modell paramétereinek száma, és C a számítási költség. Az α konstans értéke 0,46, amelyet empirikusan számítottak a tanulmányban. Ha a modellünk paramétereinek száma 40 milliárd, akkor a szükséges számítási költség C_min ~ 40e9^(1/0.46) = 1.116e23 FLOP, vagyis 1.116e8 PetaFLOP.

Most nézzük meg, hogy ha rendelkezésre áll egy olyan számítási klaszter, amely 256 A100 GPU-val rendelkezik, és minden egyes GPU 150 TFLOP/s számítási sebességet biztosít, akkor mennyi ideig tart a modell tanítása. Az ideális számítási költséghez szükséges idő (1.116e23 / (256 * 150e12)) / (24 * 60 * 60) = 33 nap. A költség becsléséhez, ha egy órás díj 32,77 dollár, egyetlen modell tréningje 830 000 dollár feletti költséggel járhat. Azonban a valóságban ezt az összeget sokféle tényező, például a rendszer karbantartása, hibaelhárítása és más logisztikai szempontok is növelhetik. Emellett a számítási költség optimalizálásával a finomhangolás költségeit jelentősen csökkenthetjük.

A modellek finomhangolásának költséghatékony módszerei, vagyis a paraméterek hatékony finomhangolásának technikái, például a PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), segíthetnek abban, hogy a modellek ne igényeljenek annyi számítási és memória erőforrást, miközben nem csökkentik jelentősen a teljesítményüket. A PEFT módszerek közé tartoznak például a paraméter-effektív modulok, mint az adapterek, amelyek újra tanulható paramétereket adnak a modellhez, anélkül hogy az alapmodell paramétereinek többségét módosítanák. Ezen kívül léteznek prompt-alapú finomhangolási technikák, szórt frissítési módszerek, amelyek csak egyes paramétereket frissítenek, és alacsony rangú faktorizációs technikák, amelyek újra paraméterezik a súlyfrissítéseket.

Ezek a technikák nemcsak a költségeket csökkenthetik, hanem szélesebb körű hozzáférést biztosíthatnak a legmodernebb nyelvi modellekhez, és segíthetnek abban, hogy az LLM-ek hatékonyan alkalmazhatóak legyenek a gyakorlatban, még akkor is, ha a rendelkezésre álló számítási erőforrások korlátozottak.

Hogyan javítható a nagyméretű nyelvi modellek teljesítménye a batch feldolgozás és optimalizálás segítségével?

A figyelmi mechanizmus bemeneteként használt adatok egy része állandó marad a generálás során. Mivel ezek az adatok önállóan számíthatók, ez a fázis hatékonyan használja ki a GPU párhuzamos számítási kapacitásait. Mivel a LLM (nagy nyelvi modellek) inferenciája memóriához kötött, a folyamatos batch-elés optimalizálja a memóriahasználatot, növelve a teljesítményt azáltal, hogy nagyobb batch méreteket tesz lehetővé, amelyek beleférnek a nagy sávszélességű GPU memória kapacitásába. A folyamatos batch-elés kiemelkedő, mivel nem szükséges a modell súlyainak módosítása a hatékonyság optimalizálása érdekében. Ez növeli a memória hatékonyságát anélkül, hogy megváltoztatná magát a modellt, ellentétben az olyan stratégiákkal, mint a modell kvantálás. A folyamatos batch-elés ezen aspektusa erőteljes és hozzáférhető eszközzé teszi az LLM inferencia optimalizálását, különösen azokban az alkalmazásokban, ahol nem kívánatos vagy nem lehetséges a modell módosítása.

Azonban a nagyobb modelleknél a batch mérete több mint egyre történő növelésére fordítható költségkeret korlátozott. További tesztelés szükséges annak meghatározásához, hogy mely konfiguráció a legoptimálisabb az inferenciához. Általánosan a rendelkezésre álló GPU erőforrásokat célszerű teljes mértékben kihasználni megfelelő könyvtárak segítségével, majd különböző batch méreteket tesztelni a legoptimálisabb méret megtalálása érdekében.

A batch feldolgozás mellett fontos a batch prompting (batch alapú kéréskezelés) megértése is. A batch prompting lényege, hogy több kérést egyetlen kérésbe gyűjtünk össze, ami csökkenti mind a számítási terhelést, mind a modellek használatával járó költségeket. Ez különösen releváns, ha egy nagy számú kapcsolódó inputot kell kezelni, ahol a kérések egyesével történő feldolgozása hatékonyság szempontjából nem ideális. A kérések konszolidálásával a batch prompting idő- és erőforrás-takarékos módon működik, miközben megőrzi a modell válaszainak pontosságát és minőségét.

Egy példa segítségével jobban megérthetjük, hogyan működik a batch prompting. Tegyük fel, hogy tíz kapcsolódó kérdést szeretnénk feltenni egy LLM-nek. A hagyományos prompting esetén minden kérdést külön-külön küldenénk el az LLM-nek, várva a válaszokat, majd következő kérdést küldenénk. Ez tíz különálló kérés és tíz külön API hívást jelentene. A batch prompting esetén viszont minden kérdést egyetlen promptba gyűjtünk össze, és egyszerre küldjük el őket az LLM-nek. Az LLM ezt követően egyszerre dolgozza fel az összes kérdést, és válaszokat ad mindegyikre a batch-en belül. Ez csökkenti az API hívások számát, ami időt és számítási erőforrásokat takarít meg.

A batch prompting különösen hasznos lehet olyan feladatoknál, mint például az aritmetikai kérdések megoldása, ahol az LLM képes a meglévő példák alapján válaszokat generálni új kérdésekre. Az alábbiakban bemutatok egy példát a batch prompting alkalmazására egy aritmetikai kérdéscsoportra, hasonlóan a GSM8K adatbázishoz:

  1. Kezdjünk egy kész kérdéspárosítással, ahol néhány példát adunk a válaszokkal együtt. Például:

    • Kérdés [1]: Nyolc almád van, és veszel még négyet. Hány almád lesz összesen?
      Válasz [1]: Nyolc + négy = tizenkét alma.

    • Kérdés [2]: Tíz süteményed van, és eszel kettőt. Hány süteményed marad?
      Válasz [2]: Tíz - kettő = nyolc sütemény marad.

  2. Ezután adjunk meg egy batch-et új kérdésekkel válaszok nélkül, hasonló formátumban:

    • Kérdés [3]: Öt kagylót találsz a tengerparton, és a barátod ad még hármat. Hány kagylód van összesen?

    • Kérdés [4]: Hét autó áll a parkolóban, és öt elmegy. Hány autó marad a parkolóban?

  3. A modellnek a példák struktúrája alapján kell válaszolnia az új kérdésekre:

    • Válasz [3]: Öt + három = nyolc kagyló.

    • Válasz [4]: Hét - öt = két autó marad a parkolóban.

A "Batch Prompting: Efficient Inference with Large Language Model APIs" című tanulmány azt mutatja, hogy a batch prompting jelentősen csökkentheti a tokenek számát, valamint az LLM API hívások költségeit. A különböző, józan észre vonatkozó QA, aritmetikai kérdések és természetes nyelvi inferenciák 10 különböző adatbázisánál a batch prompting hasonló vagy jobb pontosságot ért el a hagyományos promptinghoz képest, miközben a token költségeket akár ötszörösére is csökkentette, az idő költségeit pedig szintén akár ötszörösére. A vizsgálatok továbbá azt is mutatták, hogy a batch-enkénti minták száma és a feladatok komplexitása befolyásolhatja a teljesítményt. Az összegzés szerint a batch prompting hatékony alternatívája a hagyományos promptingnak, amely megőrzi a kiváló teljesítményt, miközben jelentős hatékonysági növekedést biztosít, lehetővé téve a nagyobb skálájú LLM alkalmazások költséghatékonyabb futtatását.

A modellek optimalizálása során a cél a számítási és memóriaigények csökkentése, miközben a modell pontossága nem szenved csorbát. A legnépszerűbb optimalizálási technikák közé tartozik a "pruning", amely eltávolítja a felesleges súlyokat; a "distillation", amely egy kisebb modellt tanít meg egy nagyobb modell viselkedésére; és a "quantization", amely alacsonyabb pontosságú számokat használ a súlyok és aktivációk reprezentálására. További módszerek is léteznek, mint a tensor-dekompozíció, kompakt hálózati architektúrák és dinamikus végrehajtó motorok.

A kvantálás különösen hatékony módszert kínál a nagy nyelvi modellek inferencia hatékonyságának optimalizálására. A kvantálás lényege, hogy a magas pontosságú súlyok és aktivációk helyett alacsonyabb pontosságú egész számokkal reprezentálják őket. Ez csökkenti a tárolási és memória-sávszélességi igényeket, lehetővé téve a gyorsabb és olcsóbb inferenciát.

A kvantálás gyakran két lépésben történik: először meghatározzák, hogyan lehet a lebegőpontos értékeket egész számokká leképezni, majd ténylegesen ezen egész számokat használják az inferenciában. A leggyakoribb leképezési módszerek közé tartozik a lineáris és logaritmikus kvantálás, amelyek egyenletesen osztják el az egész számokat az értéktartományon.

A hatalmas, több száz milliárd paraméterrel rendelkező modellek implementálása az inferencia hatékonyságának és költségeinek jelentős kihívást jelent. A kvantálás egy népszerű és hatékony módszert kínál a modell kompressziójára, amely gyorsabb és ol

Hogyan tudta a Hugging Face demokratizálni a mesterséges intelligencia hozzáférést, miközben kordában tartotta a költségeket?

A Hugging Face 2016-os alapítása óta a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia ökoszisztéma egyik kulcsszereplőjévé vált, különösen a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén. Az induláskor az előre betanított modellek megosztására épülő platform fokozatosan vált a mesterséges intelligencia közösség gyújtópontjává. 2022-re napi több mint 100 000 aktív felhasználó látogatta a weboldalt, ám ez a gyors növekedés gazdasági kihívások elé állította a céget – különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) térnyerésével.

Az olyan modellek megjelenése, mint az OpenAI által fejlesztett GPT-3, amelyek paramétereinek száma százmilliárdos nagyságrendet ért el, példátlan számítási kapacitást igényeltek. A trend tovább gyorsult 2021 és 2022 során, amikor már billiónyi paraméterrel rendelkező modellek kerültek bevezetésre. Ez a vertikális skálázás azonban hosszútávon fenntarthatatlannak bizonyult, így a vállalatok egyre inkább a több nagy modell együttes futtatására kezdtek áttérni. A Hugging Face számára ez technológiai, infrastrukturális és pénzügyi kihívást is jelentett: a felhasználók elvárták a legmodernebb modellekhez való hozzáférést, de ezek futtatása rendkívül költséges volt, miközben a cég költségvetése korlátozott maradt.

Az egyik első lépés a platform architektúrájának teljes újratervezése volt. A kezdeti, monolitikus GitHub-repozitóriumban tárolt modellek nem tették lehetővé a számítási és tárolási folyamatok szétválasztását. Ezért a mérnökök mikro-szolgáltatás alapú rendszert alakítottak ki, amelyben a modellek különálló objektumtárolókba (mint például az S3) kerültek, míg a számítási műveletek elkülönített konténerekben történtek. Ez az architektúra lehetővé tette a tárolás és számítás rugalmas, egymástól független skálázását.

A második lépés az inferencia optimalizálása volt. A TensorFlow és PyTorch alapú modellek használata bár rugalmas volt, de lassú és erőforrás-igényes. A Hugging Face ezért saját optimalizált modellkiszolgálókat fejlesztett ki, amelyek jelentősen csökkentették a számítási többletet. A lekérések csoportosítása (batching), a keretrendszer felesleges kódjainak eltávolítása és a célhardverhez illeszkedő CPU/GPU konfigurációk alkalmazása akár 80%-os költségcsökkenést is lehetővé tett a szabványos megoldásokhoz képest.

Az optimalizációs lépések ellenére a nagy nyelvi modellek futtatása továbbra is költséges maradt. Ennek enyhítésére a Hugging Face agresszív cache-elési stratégiát vezetett be: ha egy modell adott bemenetre egyszer már választ adott, azt eltárolták, és a későbbi, azonos lekérések esetén újraszámítás helyett a gyorsítótárból szolgálták ki az eredményt. Ez különösen a népszerű modellek esetében volt hatékony, ahol azonos bemenetek gyakran ismétlődtek. A cache-használat nemcsak a számítási igényt csökkentette, hanem lehetővé tette, hogy a legdrágább LLM-ek is szélesebb körben elérhetők legyenek.

A skálázhatóság következő állomása a közösségi számítási erőforrások bevonása volt. A Hugging Face ún. federált számítási hálózatot hozott létre, amelyben a felhasználók felajánlhatták szabad kapacitásukat a rendszer számára, cserébe platformkreditet kaptak. Az inferencia kéréseket dinamikusan irányították ezekre az önkéntes erőforrásokra – földrajzi közelség, terhelés és költségek alapján. A decentralizált architektúra egy blokklánc-alapú koordinációs réteggel biztosította az átlátható és biztonságos működést.

Ennek az összetett, de elegáns rendszernek az eredményeként a Hugging Face napi 100 000 felhasználót tudott kiszolgálni mindössze 0,001 dolláros lekérési költséggel. Mindezt úgy érték el, hogy az exponenciálisan növekvő LLM modellek sem vitték túl a költségvetési korlátokat. A közösségi részvétel nemcsak erőforrást biztosított, hanem növelte az elkötelezettséget is a platform iránt, így a Hugging Face egy olyan nyílt, méltányos és skálázható ökoszisztémát hozott létre, amely az egész közösség számára hozzáférhetővé tette a legmodernebb mesterséges intelligenciát.

Fontos megérteni, hogy a Hugging Face sikere nem csupán technikai megoldások sorozata volt, hanem egy radikálisan más gondolkodásmód: az erőfor

Miként befolyásolják a Gay-Berne potenciál modell különböző paraméterei a folyadékkristályos rendszerek fázisátalakulásait?
Hogyan befolyásolják a politikai pártok finanszírozását az egyenlőtlen adományozások?
Hogyan befolyásolják az identitás normái és a szolidaritás érzete a bevándorlási politikát?
Milyen hatással van a hyponatrémia a cirrhosisos betegek kezelésére?
Hogyan befolyásolja a bőr pigmentációját és a bőrbetegségeket a napfény és az öröklött tényezők?