Jak optymalizować koszty interakcji z LLM poprzez strukturę zapytań i pamięć podręczną

Wykorzystanie modeli językowych, takich jak LLM, może wiązać się z wysokimi kosztami, szczególnie w przypadku długotrwałych zapytań i potrzebie przetwarzania dużych ilości danych. Istnieje kilka podejść, które pozwalają na optymalizację tych kosztów, w tym odpowiednia struktura zapytań oraz zastosowanie pamięci podręcznej. Warto zatem zastanowić się, jak skonstruować zapytanie, aby uzyskać bardziej precyzyjne i kosztowo efektywne odpowiedzi.

Kiedy zapytanie jest bardziej strukturalne, oszczędzamy czas na dalszym przetwarzaniu danych, co pozwala obniżyć koszty związane z interakcją. Przykład zapytania dotyczącego obliczeń procentowych pokazuje, jak precyzyjne wskazanie oczekiwanego formatu odpowiedzi może zaoszczędzić dodatkowe interakcje i czas. Wskazanie, czy odpowiedź powinna być w formie dziesiętnej, ułamka czy procentu, znacząco ułatwia osiągnięcie pożądanego rezultatu.

Jasność i precyzyjność zapytania są szczególnie ważne w sytuacjach, gdy oczekiwany wynik jest skomplikowany lub niestandardowy. W takich przypadkach warto zawrzeć przykład w zapytaniu, który pomoże modelowi zrozumieć, jak powinna wyglądać struktura odpowiedzi. Przykład ten pełni funkcję podobną do „few-shot learning”, gdzie dostarczamy modelowi przykłady pożądanych odpowiedzi, co pozwala na dokładniejsze przetwarzanie zapytania i wygenerowanie właściwego rezultatu.

Dobre zapytanie nie tylko zmniejsza czas odpowiedzi, ale także przyczynia się do oszczędności związanych z przetwarzaniem tokenów, co jest szczególnie ważne, gdy koszt jest uzależniony od liczby przetworzonych tokenów. Odpowiedź z dobrze określonym formatem zapytania będzie nie tylko tańsza, ale także bardziej precyzyjna, co pozwala uniknąć dalszych interakcji w celu doprecyzowania wyników.

Zastosowanie vector stores polega na tym, że model LLM przechowuje w tej pamięci podręcznej wektory reprezentujące dane, które były wcześniej obliczane. Gdy zapytanie jest ponownie kierowane do systemu, ten najpierw sprawdza, czy istnieje już zapisany wektor odpowiadający zapytaniu. Jeśli taki wektor istnieje, system natychmiast zwraca wynik z pamięci podręcznej, omijając kosztowne obliczenia. Dzięki temu możliwe jest przyspieszenie odpowiedzi i zmniejszenie kosztów obliczeniowych.

Implementacja tej technologii w systemie, w którym wiele modeli LLM korzysta z jednej wspólnej pamięci podręcznej, zapewnia efektywność i spójność, a także umożliwia centralne zarządzanie danymi. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać z odpowiedzi generowanych przez różne modele, a pamięć podręczna zapewnia szybki dostęp do wcześniej obliczonych danych. Taki system przyczynia się do dalszej redukcji kosztów i przyspieszenia czasu odpowiedzi, co ma istotne znaczenie w środowiskach o dużym wolumenie zapytań.

Optymalizacja kosztów przy użyciu dobrze zbudowanych zapytań i technologii pamięci podręcznej to kluczowe elementy w pracy z modelami LLM. Odpowiednia konstrukcja zapytań pozwala nie tylko na osiągnięcie szybszych wyników, ale również na znaczne obniżenie kosztów przetwarzania. Dodatkowo, zastosowanie technik takich jak vector stores zapewnia, że odpowiedzi na powtarzające się zapytania są dostępne błyskawicznie, co znacznie zwiększa efektywność całego systemu.

Jak trenować i dostosowywać modele specyficzne dla domeny?

Współczesne modele językowe, w tym te wykorzystywane w finansach, medycynie czy innych wyspecjalizowanych dziedzinach, wymagają zastosowania metod dostosowania, które nie tylko poprawiają ich trafność, ale także umożliwiają lepsze zrozumienie kontekstu specyficznego dla danej branży. Aby osiągnąć takie rezultaty, kluczowym narzędziem jest wykorzystanie tokenizerów specyficznych dla danej domeny. W tym rozdziale przedstawiamy proces treningu tokenizerów oraz modeli dostosowanych do specyficznych potrzeb, szczególnie w kontekście analizy danych finansowych.

Podstawowym zadaniem tokenizerów jest przetworzenie tekstu na zestaw tokenów, które stanowią reprezentację słów, fraz lub znaków w danych wejściowych. Na przykład, przy pracy z danymi związanymi z giełdą, jak w przypadku tweetów o akcjach Apple ($AAPL), istotne jest, aby tokenizer rozpoznawał takie symbole jako pojedyncze tokeny, a nie dzielił ich na poszczególne litery. W badaniu porównano dwa różne typy tokenizerów: ogólny oraz specyficzny dla domeny. W wyniku tej analizy zauważono, że tokenizer specjalistyczny generował dłuższe, ale mniej liczne tokeny, co sugeruje, że jest on bardziej zoptymalizowany do przetwarzania terminologii specyficznej dla danej branży, w tym symboli giełdowych, nazw firm czy hashtagów.

Stworzenie i trening własnego tokenizera specyficznego dla danej dziedziny, jak na przykład finanse, jest kluczowe dla uzyskania dokładnych wyników w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Ponadto, jeśli organizacja zdecyduje się na stworzenie własnego modelu, ma dwie główne opcje: rozpoczęcie od zera i pretrenowanie modelu od podstaw na danych specyficznych dla branży, lub fine-tuning istniejącego, ogólnego modelu za pomocą własnych danych. Wiele organizacji preferuje drugą opcję, ponieważ fine-tuning modeli już wytrenowanych pozwala zaoszczędzić czas i zasoby obliczeniowe, zachowując jednocześnie dobrą jakość wyników.

Trening modelu z wykorzystaniem własnych zasobów GPU jest również możliwy. Biblioteka Hugging Face Datasets i jej metody mapowania mogą znacznie ułatwić przetwarzanie danych. Przy odpowiednim tokenizerze i przygotowanej funkcji do przetwarzania tekstu, można przeprowadzić cały proces w sposób zautomatyzowany, co oszczędza czas i zasoby. Z kolei sama metoda fine-tuningu, zależnie od wymagań projektu, może przyjąć formę modelowania języka przyczynowego (Causal Language Modeling - CLM) lub maskowanego modelowania języka (Masked Language Modeling - MLM).

Causal Language Modeling (CLM) to podejście jednostronne, w którym model przewiduje następny token na podstawie poprzednich. To podejście sprawdza się najlepiej w generowaniu tekstów, gdyż model przewiduje następny token, nie uwzględniając tokenów przyszłych. Przykładem takiego modelu jest GPT-2. Z kolei Masked Language Modeling (MLM) to podejście dwustronne, gdzie część tokenów w zdaniu jest maskowana, a model uczy się przewidywać te brakujące tokeny na podstawie kontekstu z obu stron maski. MLM jest szczególnie przydatne w zadaniach wymagających głębokiego zrozumienia kontekstu, takich jak analiza semantyczna lub rozumienie relacji między pojęciami.

Zanim przystąpimy do procesu fine-tuningu, niezbędne jest odpowiednie przygotowanie danych. Kwestia kuracji danych jest nie do przecenienia, ponieważ to właśnie na jakości przygotowanych danych zależy końcowy sukces modelu. Gromadzenie, oczyszczanie i organizowanie danych to proces czasochłonny, ale niezbędny, jeśli chcemy uzyskać model wysokiej jakości. Warto pamiętać, że lepsze wyniki można uzyskać, stosując mniejsze modele, które zostały odpowiednio wytrenowane na specyficznych zbiorach danych.

Dla organizacji, które decydują się na fine-tuning, Hugging Face oferuje proste narzędzia umożliwiające dostosowanie modelu do własnych potrzeb. Przy odpowiednim tokenizerze i starannie przygotowanej funkcji do przetwarzania tekstu, cały proces staje się łatwy do zautomatyzowania. Ponadto, technologia umożliwia szybkie eksperymentowanie i dostosowywanie modelu do zmieniających się potrzeb, co jest kluczowe w dynamicznych branżach, takich jak finanse czy medycyna.

Jak zoptymalizować wykorzystanie zasobów GPU przy wykorzystaniu frameworków do tuningu rozmiaru partii w modelach LLM?

Rozmiar partii (batch size) to jeden z kluczowych czynników wpływających na wydajność dużych modeli językowych (LLM) w procesie inferencji. Współczesne modele, takie jak GPT-N EOX, mogą wykazywać znaczną podwyżkę wymagań pamięciowych, co prowadzi do tzw. „klifu pamięciowego” (memory cliff), który występuje nawet przy mniejszych partiach i krótszych sekwencjach. Zjawisko to może skutkować niewłaściwym wykorzystaniem zasobów GPU, zmniejszając efektywność obliczeniową i wydajność ogólną modelu. Aby poradzić sobie z tym wyzwaniem, konieczne jest dokładne określenie długości generowanej sekwencji, co umożliwia precyzyjne przydzielanie pamięci i eliminację konieczności wielokrotnego rezerwowania pamięci.

W kontekście większych modeli, takich jak Falcon-1 80B, wyzwaniem pozostaje zarządzanie rozdzielaniem zadań pomiędzy jednostki obliczeniowe (np. przy użyciu wielu GPU). DeepSpeed zapewnia wsparcie dla paralelizmu modelu, co pozwala na łatwiejsze dopasowanie dużych modeli do ograniczonej pamięci GPU, jednocześnie redukując latencję inferencji. DeepSpeed oferuje także wsparcie dla automatycznego doboru rozmiaru partii, co pozwala na dynamiczne dostosowanie wielkości partii do zmiennych strumieni danych i obciążenia obliczeniowego. Dzięki temu można zapewnić równowagę między wykorzystaniem zasobów a jakością wyników generowanych przez model.

Podejście manualne, choć oferuje precyzyjną kontrolę nad parametrami, może być czasochłonne i nie zawsze prowadzi do optymalnych wyników. Alternatywnie, metody automatycznego tuningu, bazujące na algorytmach analizujących metryki w czasie rzeczywistym, pozwalają na dynamiczne dostosowywanie rozmiaru partii, co prowadzi do lepszego wykorzystania dostępnych zasobów. Tego rodzaju podejście jest szczególnie użyteczne w przypadkach, gdzie wydajność i czas reakcji są kluczowe.

Dzięki integracji narzędzi takich jak TensorRT i DeepSpeed w platformach chmurowych, jak Amazon SageMaker, możliwe jest jeszcze łatwiejsze wdrażanie modeli LLM na dużą skalę, przy jednoczesnym maksymalnym wykorzystaniu dostępnych zasobów. Na przykład, nowa wersja deep learning containers (DLC) w Amazon SageMaker, wspierająca bibliotekę TensorRT-LM, pozwala na zmniejszenie opóźnienia o 33% i zwiększenie przepustowości o 60% dla modeli takich jak Llama 2 70B czy Falcon 40B.

Kluczowym aspektem przy optymalizacji rozmiaru partii jest ciągłe eksperymentowanie z różnymi konfiguracjami, aby znaleźć idealny kompromis pomiędzy efektywnością obliczeniową a jakością wyników. Również, przy zastosowaniu narzędzi takich jak TensorRT-LM i DeepSpeed, możliwe jest uzyskanie lepszej skalowalności i wydajności w przypadku dużych modeli, a także optymalizacja kosztów operacji.