Hogyan befolyásolják a LLM API korlátozások a költségoptimalizálást és a teljesítményt?

A LLM API szolgáltatók által alkalmazott korlátozások alapvetően három dimenzió mentén érvényesülnek: TPS (Transactions per second), RPS (Requests per second), és a párhuzamos kapcsolatok száma. Amennyiben ezek közül bármelyik limitet túllépik, az API kérését lelassítják, vagy teljesen blokkolják. A korlátozások kulcsszerepet játszanak az API védelmében és optimalizálásában.

Az API-k védelmét és a felhasználók közötti tisztességes hozzáférést biztosítják, miközben minimalizálják a rendszer túlterhelését és a potenciális visszaéléseket. A LLM API-k esetében ez különösen fontos, hiszen minden felhasználó ugyanazon logikai alapmodellt használja. Azonban a háttérben az API szolgáltatóknak óriási skálázási feladatokat kell végezniük, hogy képesek legyenek egyszerre több ezer felhasználót kiszolgálni.

Ha például 10 kérés érkezik másodpercenként (10 RPS), akkor ezeknek a kéréseknek a kiszolgálása során figyelembe kell venni, hogy a szolgáltató által meghatározott TPS és RPS korlátok milyen hatással vannak a teljesítményre. A RPS korlátozásánál a maximális válaszidő megnövekedhet, ha a rendszer nem tudja fenntartani az előírt sebességet, míg a párhuzamos kapcsolatok korlátozása (concurrency) szintén lelassíthatja az API működését.

A LLM API-k esetében, bár egyes szolgáltatók rendelkeznek szigorú TPS korláttal, számos technikai megoldás létezik annak érdekében, hogy minimalizáljuk a hatásukat. Az egyik ilyen módszer az API kérések sorba állítása, vagy egy külső szolgáltatás alkalmazása erre a célra. Egy egyszerűbb és hatékonyabb megoldás lehet az exponenciális visszavárás (backoff), amit Python könyvtárakkal, például a backoff könyvtárral is könnyen megvalósíthatunk.

A kérések összegyűjtésével és csoportosításával több felhasználót is kiszolgálhatunk párhuzamosan. Ez az eljárás különösen előnyös, mivel a válaszokat gyorsabban lehet visszaadni, mint amikor egyesével dolgozzuk fel őket. Fontos, hogy az ilyen típusú kéréseknél figyelembe kell venni az API korlátozásokat, hiszen bár több felhasználó kérését is képesek vagyunk kezelni párhuzamosan, a rendszernek még mindig meg kell felelnie a TPS, RPS és párhuzamos kapcsolati korlátoknak.

Amennyiben a rendszer mögött komplex modellek és több felhasználó kérései futnak egyszerre, fontos mérlegelni, hogy melyik technikai infrastruktúra biztosítja a legoptimálisabb teljesítményt. A szerver nélküli (serverless) megoldások, mint például az AWS Lambda, költséghatékonyak, de hátrányuk, hogy az ilyen típusú rendszerek gyakran „hideg indítással” indulnak el, ami késedelmet okozhat a válaszidőben. A hidegindítás akkor történik, amikor a rendszer nem aktív, és az első kérés végrehajtásához idő kell. Bár a szerver nélküli megoldások rendkívül költséghatékonyak lehetnek, a hidegindítás miatt hosszabb válaszidőt eredményezhetnek.

Egy példát véve az AWS Lambda-ra, ha 100 felhasználó 100 kérdést küld óránként, és egy kérés körülbelül 7,69 másodpercig tart, akkor az összes felhasználó havi költsége a következőképpen alakulhat:

• Az összes kérés kiszolgálása havonta: 100 felhasználó * 72,000 kérés = 7,200,000 kérés.

• A havi számítási idő: 2,307,000 másodperc * 4096 MB / 1024 MB = 9,228,000 GB-s.

• A havi költség: 9,228,000 * 0,0000166667 USD = 147,13 USD.

A költségoptimalizálás szempontjából az egyik legfontosabb tényező a megfelelő technikai infrastruktúra kiválasztása, figyelembe véve a várható terhelést és a rendszer válaszidejét. Az AWS Lambda esetében a provisioned concurrency beállítása jelentősen csökkentheti a válaszidőt, ugyanakkor költségesebb is lehet. Ezért fontos, hogy minden egyes vállalat és fejlesztő gondosan mérlegelje, hogyan tudja a költségeket és teljesítményt egyensúlyba hozni, figyelembe véve a rendszer sajátos igényeit.

Hogyan működik a Prompt Tuning és annak különböző megvalósításai?

A gépi tanulás és a nyelvi modellek finomhangolásának egyik legújabb és leghatékonyabb módszere a paraméter-hatékony finomhangolás, amely lehetővé teszi, hogy minimális módosításokkal javítsuk a modellek teljesítményét. Ezen módszerek közé tartozik a prompt tuning, prefix tuning és P-tuning, mindegyik saját előnyökkel rendelkezik, és különböző módon közelíti meg a problémát.

A prompt tuning, vagyis a bemeneti promptok módosítása, a legelterjedtebb megközelítések közé tartozik. Az alapötlet lényege, hogy a modell bemenetei, amelyek egyébként különböző előre definiált tokenek, most egyetlen, paraméterekkel ellátott virtuális tokenek sorozatával helyettesíthetők. Ezzel elérhetjük, hogy a modellek gyorsabban reagáljanak különböző bemenetekre anélkül, hogy minden alkalommal az egész modellt újra kellene tanítani. A prompt tuning lényege tehát, hogy a bemenetek egy kis részét módosítjuk a modell válaszainak gyorsabb és hatékonyabb előállítása érdekében.

A prompt tuning implementációja viszonylag egyszerű: a PyTorch-ban például egyetlen sor kóddal létrehozható egy beágyazás, amely a különböző virtuális tokeneket és azok dimenzióit kezeli. Az alábbi kód egy egyszerű implementációt mutat:

python
Copy code
self.embedding = torch.nn.Embedding(number_of_virtual_tokens, token_dimension)

Ezután egy forward-pass függvényt hozunk létre, amely az alábbi módon néz ki:

python
Copy code
def forward(self, indices):
    return self.embedding(indices)

A prefix tuning az előző módszer egy továbbfejlesztett változata, ahol a virtuális tokenek helyett egy ún. prefix, vagyis egy előtag kerül hozzáadásra a bemeneti tokenekhez. A prefix tuning esetén a módosítások nemcsak a promptokat érintik, hanem a későbbi rétegek rejtett reprezentációit is, így a modell képes jobban alkalmazkodni az új, nem látott témákhoz is. A kutatások szerint a prefix tuning az alábbi előnyöket kínálja: míg a paraméterek mindössze 0,1%-ának módosítása mellett a teljesítmény hasonló szintre emelkedik, mint a hagyományos finomhangolás esetén, ugyanakkor jobban teljesít alacsony adatú szcenáriókban és képes jobban extrapolálni is. Az implementációban az alapvető változtatás abban rejlik, hogy a prefix egy teljesen szabad paraméterekből álló vektorként jelenik meg, amely nem valós tokenekhez tartozik.

A prefix tuning egy másik implementációja a következő kódrészlettel hozható létre:

python
Copy code
self.embedding = torch.nn.Embedding(number_of_virtual_tokens, token_dimension)

self.projection = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(token_dim, encoder_hidden_size),
    torch.nn.Tanh(),
    torch.nn.Linear(encoder_hidden_size, 2 * token_dim),
)

Ez a megközelítés az LSTM és az MLP használatával javítja a modellt, lehetővé téve a gyorsabb és pontosabb válaszadást.

A P-tuning egy újabb, fejlettebb módszer, amely a prompt template-eket helyezi középpontba. A prompt template egy olyan struktúrált formátum, amely segíti a felhasználót abban, hogy egy adott feladathoz megfelelő kérdéseket, parancsokat generáljon. Ezen sablonok tartalmaznak helyőrzőket, amelyek az adott feladat kontextusának megfelelően cserélhetők. A P-tuning itt is az alapvető prompt struktúrák javítására koncentrál, de az új módszer segítségével a változó részeket tanulható "pszeudo-tokenekkel" pótoljuk, amelyeket a modell a feladat szempontjából optimálisnak talál.

A P-tuning implementálásának kódja a következőképpen néz ki:

python
Copy code
self.lstm_head = torch.nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, dropout=True, bidirectional=True, batch_first=True)
self.mlp_head = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size * 2),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.output_size),
)

Ez a technika a prompt template-eket nemcsak egyszerűen módosítja, hanem egy bidirekcionális LSTM és egy kétszintes MLP hálózatot alkalmaz, amely képes a különböző promptok összefüggéseit jobban modellezni, ezáltal javítva a feladat teljesítését.

A legújabb kutatások azt mutatják, hogy a P-tuning a hagyományos finomhangolás és a manuális módosítások helyett az egyik legeredményesebb megoldás, különösen a GPT2 és Megatron típusú modellek esetében.

A siker kulcsa azonban a helyes technika kiválasztásában rejlik. Míg a prompt tuning és a prefix tuning egyszerűbb implementációval rendelkeznek, addig a P-tuning és más újabb megoldások a komplexitás növekedésével jelentősebb előnyöket kínálnak, különösen akkor, ha a feladatok igen eltérőek vagy a modell számára új kihívásokat jelentenek.

Hogyan lehet hatékonyan kvantálni nagy nyelvi modelleket és csökkenteni az erőforrásigényt inferencia során?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) erőforrásigényének csökkentése az egyik legfontosabb kutatási és fejlesztési irány a modern mesterséges intelligencia alkalmazásokban. Az egyik legígéretesebb megközelítés a kvantálás, amely során a modell súlyait és aktivációit alacsonyabb precizitású formátumra alakítják, jellemzően INT8, INT4 vagy még alacsonyabb bitmélységre. Ennek célja, hogy a memóriahasználatot és a számítási költséget jelentősen mérsékeljük, miközben az előállított kimenetek minősége továbbra is elfogadható marad.

A hagyományos kvantálási eljárásokkal szemben egyre elterjedtebbek a finomabb szemcsézettségű kvantálási stratégiák. Az egyik ilyen megközelítés a finom-granularitású kvantálás, amely nem az egész tenszorra alkalmaz kvantálást, hanem kisebb egységekre, például tokenenként vagy csatornánként. Ez lehetővé teszi, hogy a különböző dimenziók mentén eltérő precizitási szinteket alkalmazzunk, kiegyensúlyozva ezzel a pontosság és hatékonyság közötti kompromisszumot. Például a súlyokat 128 elemű csoportokban lehet kvantálni, míg az aktivációkra token-alapú kvantálás alkalmazható.

Másik hatékony stratégia a rétegenkénti kvantálás. Itt minden réteg külön kerül kvantálásra úgy, hogy a teljes pontosságú és kvantált modellek közötti rekonstrukciós hibát minimalizálják. Ez a megközelítés különösen hatékony akkor, ha a modell mérete több száz milliárd paramétert is elér. Optimalizálási technikák, mint a rögzített kvantálási sorrend vagy a Cholesky-átalakítás, lehetővé teszik a kvantálást ebben a nagyságrendben is.

A kvantálás-tudatos tanítás (Quantization-Aware Training, QAT) egy másik irány, amely eltér a csak utólagos kvantálásra építő módszerektől. Itt már a tanítás során szimulálják a kvantálást, így a modell alkalmazkodni tud az alacsony precizitású működéshez. Bár ez nagyobb számítási igényt jelent, különösen nagy modellek esetén, hibrid stratégiák – például hatékony adapterek alkalmazása vagy tudásátadás (distillation) – révén mégis megvalósítható.

A legújabb áttörések közé tartozik a GPTQ (Gradient-based Post-Training Quantization), amely rétegenkénti kvantálást valósít meg másodrendű közelítések segítségével. A módszer a kvantálási problémát legkisebb négyzetes hiba minimalizálásaként fogalmazza meg, és a Hess-mátrixot használja a súlyok optimális kvantálásához. A kvantálás hatékonyságát tovább növelik a rugalmas kvantálási sorrend, lusta batch-frissítések és a Hess-mátrix Cholesky-átalakítása. Az OPT-175B és BLOOM-176B modellek kvantálása 3–4 bitre mindössze néhány GPU-óra alatt megvalósítható ezzel a módszerrel, miközben a pontosság csak minimálisan csökken. A kísérletek szerint a GPTQ több benchmark feladaton is jobban teljesített, mint az egyszerű, legközelebbi értékre való kerekítés, és akár 3–4-szeres gyorsulást is lehetővé tett a generálási fázisban.

Hogyan építhetünk sikeres GenAI csapatot az üzleti világban?

A mesterséges intelligencia gyors ütemű fejlődése új kihívások elé állítja a vállalatokat, akik egyre inkább képesek felismerni a generatív AI (GenAI) erejét, és azt az üzleti stratégiák központi elemeként alkalmazzák. A GenAI nem csupán egy technológiai újítás, hanem egy olyan kulcsfontosságú erőforrás, amelyet a cégek beépítenek a mindennapi működésükbe. A Wharton professzor, Stefano Puntoni és a GBK Collective kutatása, amely 672 vezetőt kérdezett meg, azt mutatja, hogy a vállalatok túlnyomó többsége, éves bevételük meghaladja az 50 millió dollárt, már létrehozott egy dedikált GenAI csapatot, amelyek átlagosan legalább tíz főből állnak. Ez azt jelzi, hogy a GenAI technológiák elengedhetetlenek a modern üzleti világban.

A kisebb vállalatok különösen gyorsan alkalmazzák a GenAI-t, mivel az ő vezetőik sokkal inkább hajlandóak a technológia gyors bevezetésére, és heti szinten használják azt. Míg a nagyobb cégek óvatosabbak, főként a technológia megbízhatósága és pontossága miatt. Ezzel együtt az iparági szakértők előrejelzik, hogy a GenAI-ba történő befektetések az idei évben 25%-kal növekednek, és az üzleti vezetők 75%-a pozitívan látja a technológia jövőjét a vállalati világban. A rendszeres GenAI-használat már 58%-ot tesz ki, amely a vállalati működés szerves részévé vált.

A GenAI csapatépítésének egyik legfontosabb kihívása az, hogy a gyorsan változó technológiai környezetben a csapatoknak képesnek kell lenniük az agilis munkavégzésre. A gyors prototípusfejlesztés és az iteratív munkafolyamatok elengedhetetlenek a GenAI sikeres alkalmazásához. A csapatoknak folyamatosan képesnek kell lenniük arra, hogy alkalmazkodjanak az új technológiai fejlesztésekhez és piaci változásokhoz. Az agilitás tehát nem csupán előny, hanem alapvető követelmény a GenAI projektekben való sikeres munkához.

A hagyományos szoftverfejlesztéstől eltérően a GenAI projektekhez nemcsak programozói és mérnöki tudás szükséges, hanem alapos ismeretekkel kell rendelkezni a gépi tanulás, az adat tudomány és az AI etika terén is. Az ezen a területen dolgozó szakemberek kiválasztása és képzése alapvető szerepet játszik abban, hogy a csapat sikeresen kihasználja a GenAI előnyeit. Emellett különös figyelmet kell fordítani az etikai szempontokra is, mivel a GenAI alkalmazásai könnyen elfogult eredményeket vagy adatvédelmi problémákat eredményezhetnek.

A GenAI csapatépítés kulcsa a biztonságos kísérletezés és az innováció elősegítése. Az olyan környezetek, ahol a csapattagok szabadon próbálkozhatnak új ötletekkel, tanulhatnak a hibákból, és megoszthatják tudásukat, lehetővé teszik az olyan kreatív problémamegoldást, amely új alkalmazásokat és megoldásokat találhat a GenAI számára. Ez csak akkor érhető el, ha a vezetők is megfelelő mértékben képzettek a GenAI terén, és képesek folyamatosan tanulni és alkalmazkodni a technológia fejlődéséhez.

A GenAI csapatok ideális felépítése szoros összhangot kíván a technikai szakértelem és a stratégiai, üzleti megközelítések között. Fontos, hogy a csapat ne legyen túlságosan technikai jellegű, mivel akkor nehezen találhatja meg az összhangot az üzleti célokkal, de ugyanakkor nem is lehet kizárólag menedzsment-orientált, mert akkor a technikai kihívások kezelésében gyengélkedhet.

A sikeres GenAI csapatok létrehozása nem csupán a technikai tudáson alapul, hanem a megfelelő szerepek és egyensúlyok kialakításán is. Az optimális csapatstruktúra többek között az alábbi szerepeket tartalmazza: projektmenedzsert, LLM mérnököket, AI/ML szakembereket, prompt mérnököket, termékmenedzsereket, adatkezelő szakértőket, valamint kutatókat és adat tudósokat. A csapat összetétele kulcsfontosságú a projekt sikeréhez, mivel biztosítja a technikai tudás és az üzleti célok összehangolását, miközben figyelembe veszi az etikai és biztonsági szempontokat.

Hogyan építsünk és tartsunk fenn hatékony GenAI csapatot költséghatékony módon?

A GenAI csapatok fenntartása és optimalizálása rendkívül fontos szerepet játszik a mesterséges intelligencia alkalmazások hatékony működtetésében. A csapat megfelelő összeállítása és fenntartása alapvetően meghatározza a projekt sikerét, hiszen a megfelelő kompetenciákkal rendelkező szakemberek nélkülözhetetlenek ahhoz, hogy a GenAI rendszerek eredményesek legyenek. A csapat minden egyes tagja hozzájárul a fejlesztési folyamatokhoz, a kutatáshoz, a felhasználói élmény optimalizálásához és a költségek kezelhetőségéhez.

A projekt sikerének kulcsa a különböző szerepek és szaktudások közötti egyensúly megtalálása. A GenAI csapatok egyedi felépítése lehetővé teszi, hogy a különböző szakemberek összehangoltan dolgozzanak, és biztosítsák a technológiai fejlődést, miközben figyelembe veszik az üzleti igényeket és etikai szempontokat. Az egyes szerepek, mint például a NLP szakértők, a prompt mérnökök, az AI interakciós tervezők, a termék menedzserek, az iparági szakértők és az adatvédelmi szakemberek mind különböző perspektívákat és tudást hoznak a csapatba, így komplex problémákra is innovatív megoldásokat tudnak találni.

Az ilyen típusú csapatok felépítésénél kiemelten fontos, hogy figyelmet fordítsunk a globálisan elosztott csapatok munkájának koordinálására. A távoli munkavégzés lehetőségei különösen fontosak, mivel számos cég, mint például a Huggingface, már kizárólag távoli munkavégzéssel dolgozik. A különböző földrajzi helyeken dolgozó csapatok nemcsak a különböző időzónák, hanem az iparági szakértelem szempontjából is előnyösek, hiszen az egyes területekhez legjobban értő szakemberek tudják biztosítani a megfelelő minőségű munkát. A GenAI modellek fejlesztése során az emberi értékelők visszajelzései is fontos szerepet kapnak, mivel ezek segítenek a modellek finomhangolásában, ezáltal javítva a rendszer hatékonyságát.

A költségek kezelése szintén egy kulcsfontosságú tényező a GenAI csapatok fenntartásában. A költségek nemcsak a munkabéreket, hanem az infrastrukturális kiadásokat, a kutatási és fejlesztési költségeket, valamint az etikai és biztonsági kérdésekkel kapcsolatos potenciális problémákat is magukban foglalják. A költségek hatékony kezelése érdekében a csapatokat úgy kell kialakítani, hogy azok képesek legyenek gyorsan és költséghatékonyan végezni a munkát, anélkül hogy kompromisszumot kellene kötniük a minőség terén.

A stratégiai erőforrás-allokáció szintén fontos tényező a GenAI csapat fenntartásában. Egy jól kiegyensúlyozott csapat, amely tapasztalt szakembereket és feltörekvő tehetségeket egyaránt tartalmaz, költséghatékony megoldásokat kínálhat. Az idősebb, tapasztaltabb szakemberek hatékonyságot és gyorsaságot biztosítanak, míg a fiatalabb, kezdő szakemberek friss perspektívákat hoznak, és képzésük révén specifikus projektekhez alkalmazhatók, gyakran alacsonyabb költségek mellett. Ez a kiegyensúlyozott megközelítés segíthet minimalizálni a túlzott kiadásokat, miközben biztosítja a gyors fejlődést.

A kockázatok csökkentése érdekében fontos, hogy olyan szerepeket is figyelembe vegyünk, amelyek az etikai, biztonsági és adatkezelési szempontokat figyelemmel kísérik. Az etikai vagy biztonsági problémák súlyos pénzügyi és jogi következményekkel járhatnak, és hosszú távon komoly károkat okozhatnak a vállalatok számára. A megfelelően képzett szakemberek és a pontos irányelvek betartása elősegíthetik a problémák megelőzését és a vállalat védelmét.

A csapat folyamatos tanulása és alkalmazkodó képessége alapvetően fontos a GenAI projektek sikeréhez. A folyamatos fejlődés ösztönzése nemcsak a csapattagok szakmai fejlődését biztosítja, hanem csökkenti a külső tanácsadók és szakértők igénybevételének szükségességét, így költséghatékonyabbá téve a projekt kivitelezését. A tanulásra és fejlődésre építő kultúra lehetővé teszi a csapat számára, hogy naprakészen kövesse a legújabb GenAI fejlesztéseket és trendeket, így biztosítva a versenyképességet.

A GenAI csapat összeállításánál fontos, hogy a különböző szakterületek közötti együttműködést támogassuk. Az interdiszciplináris együttműködés ösztönzése új, innovatív megoldásokhoz vezethet, amelyek kihasználják a meglévő erőforrásokat és szakértelmet. Az ilyen típusú együttműködés segíthet abban is, hogy elkerüljük a túlzott külső munkatársak alkalmazását, amelyek többletköltségeket eredményezhetnének.

A GenAI csapatok költséghatékony fenntartása tehát nem csupán a pénzügyi keretek betartásáról szól, hanem egy olyan stratégiai megközelítést is igényel, amely biztosítja a projektek hatékony és sikeres végrehajtását, miközben figyelembe veszi a hosszú távú értékeket és etikai szempontokat is. Az ilyen típusú csapatok sikeres működtetése érdekében elengedhetetlen a megfelelő szaktudás és a folyamatos alkalmazkodás, amely lehetővé teszi a gyors fejlődést és a költségek hatékony kezelését.