Jak zoptymalizować koszty przy użyciu technik inferencji w dużych modelach językowych?

W głębokich lasach Amazonii, w których nieustannie toczy się walka o zachowanie równowagi ekosystemu, odkrycia takie jak nowe gatunki owadów, mogą wstrząsnąć pojęciem o świecie naturalnym. Mimo to, w obliczu wyzwań związanych z postępem technologicznym, równie istotne stają się zmiany w dziedzinie nauki komputerowej, a zwłaszcza technik inferencji w dużych modelach językowych, takich jak GPT czy inne modele transformacyjne.

Zastosowanie odpowiedniego rozmiaru wsadu (batch size) może mieć ogromny wpływ na czas wykonania obliczeń. Eksperymenty pokazują, że zbyt duże wsady mogą prowadzić do błędów związanych z brakiem wystarczającej pamięci, podczas gdy zbyt małe mogą nie wykorzystywać w pełni mocy obliczeniowej systemu. Optymalizacja tej wielkości pozwala zaoszczędzić czas i zasoby. Na przykład, w jednym przypadku, optymalny rozmiar wsadu wynosił 200, przy czym większe wsady powodowały spadek wydajności z powodu ograniczeń pamięci GPU.

Warto również pamiętać, że nie wszystkie modele zmieszczą się w pamięci jednego GPU. W przypadku większych modeli, takich jak Falcon-7B czy WizardLM-70B, konieczne może być wykorzystanie wielu kart graficznych w trybie paralelizacji. Technologia „model parallelism” wykorzystywana w narzędziu DeepSpeed-Inference umożliwia rozdzielenie modelu na mniejsze fragmenty i ich równoległe przetwarzanie, co pozwala na wykorzystanie większych modeli bez konieczności ich kompresowania.

Oprócz zwiększania efektywności obliczeniowej, istotnym aspektem jest również kontrolowanie kosztów związanych z tymi procesami. Zastosowanie dynamicznego przetwarzania wsadów (continuous batching) pozwala na jeszcze większą optymalizację, adaptując rozmiar wsadu w czasie rzeczywistym do dostępnych zasobów i wymagań obliczeniowych. Tego typu podejście może zwiększyć wydajność procesów inferencyjnych nawet o 23 razy w porównaniu do tradycyjnych metod, co ma szczególne znaczenie w kontekście produkcyjnych aplikacji opartych na dużych modelach językowych.

Przy optymalizacji inferencji nie można zapominać o jednym z kluczowych elementów – pamięci GPU, która jest jednym z najistotniejszych zasobów w przypadku przetwarzania dużych modeli. Modele takie jak GPT-3 czy GPT-Neo, mimo swojej ogromnej pojemności, są w stanie działać efektywnie, jeśli odpowiednio zarządza się dostępem do pamięci, używając narzędzi takich jak „accelerate” czy „DeepSpeed”. Właściwe podzielenie modelu na mniejsze fragmenty (sharding), w połączeniu z wykorzystaniem bibliotek umożliwiających dynamiczne przypisanie obliczeń do różnych jednostek obliczeniowych, pozwala na uruchomienie nawet najbardziej wymagających modeli.

Optymalizacja kosztów związanych z inferencją to temat o dużym znaczeniu w dzisiejszym świecie, w którym rosnące zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe może prowadzić do znacznych wydatków. Zastosowanie odpowiednich technik, takich jak model parallelism czy dynamic batching, pozwala nie tylko na zwiększenie wydajności, ale również na oszczędności związane z kosztami przechowywania danych i transferu między jednostkami obliczeniowymi.

Ważnym zagadnieniem w kontekście tej technologii jest również jej ciągła ewolucja. Współczesne techniki, takie jak wspomniane narzędzia przyspieszające procesy inferencyjne, nieustannie się rozwijają. Warto być na bieżąco z nowinkami, aby móc w pełni wykorzystać dostępne technologie, co pozwoli na jeszcze lepsze zarządzanie kosztami i zasobami obliczeniowymi. To z kolei przyczyni się do obniżenia kosztów wdrożeń rozwiązań opartych na dużych modelach językowych, co ma fundamentalne znaczenie w kontekście ich powszechnego stosowania.

Dlaczego warto tworzyć modele specyficzne dla domeny i jak to zrobić efektywnie?

Wraz z dynamicznym rozwojem dużych modeli językowych (LLM), pojawiła się potrzeba budowania modeli dopasowanych do specyfiki określonych dziedzin — tzw. modeli wertykalnych. Choć modele ogólnego przeznaczenia mają imponującą wszechstronność, ich skuteczność spada w zetknięciu z językiem technicznym i kontekstami wymagającymi specjalistycznej wiedzy. Dlatego pojawia się naturalna tendencja do konstruowania modeli zoptymalizowanych pod kątem konkretnej domeny: medycyny, finansów, prawa czy inżynierii.

Fundamentem tworzenia takiego modelu jest odpowiedni tokenizer — komponent, który dzieli tekst na jednostki zwane tokenami. Tokenizer ogólnego przeznaczenia, trenowany na różnorodnych korpusach językowych, nie jest w stanie uchwycić specyfiki złożonego i często niejednoznacznego słownictwa specjalistycznego. Przykład? W finansach symbole giełdowe takie jak $GOOG czy $PFE mogą być rozbijane w sposób nielogiczny — np. "GO" + "OG" zamiast całościowego potraktowania jako jednego tokenu. To prowadzi do osłabionej reprezentacji semantycznej i niższej skuteczności modelu w analizie treści finansowych.

W praktyce proces budowy modelu specyficznego dla domeny można zredukować do dwóch podstawowych kroków: trenowania własnego tokenizera oraz dostosowania (fine-tuning) modelu językowego z jego użyciem. Kluczowym aspektem jest pierwsza faza — stworzenie tokenizera zdolnego rozpoznawać i grupować charakterystyczne dla danej domeny wyrażenia. Dla przykładu, w dziedzinie finansów warto trenować tokenizer na rzeczywistych tweetach giełdowych, zawierających skróty spółek, nazwiska analityków, symbolikę pieniężną i inne elementy niestandardowe.

Z wykorzystaniem gotowych narzędzi (np. datasets i transformers z biblioteki Hugging Face) można załadować milionowe zbiory danych, przetworzyć je na porcje tekstowe i przekazać do tokenizera GPT-2 jako bazowego modelu. Następnie, poprzez funkcję train_new_from_iterator, trenowany jest nowy tokenizer, który uczy się unikalnej struktury językowej domeny. Co ciekawe, cały proces treningu, nawet przy tak dużym zbiorze jak milion tweetów, może zająć zaledwie kilka minut na odpowiednio skonfigurowanym serwerze chmurowym.

Istotne jest zrozumienie, że efekty działania nowego tokenizera nie można ocenić w oderwaniu od działania samego modelu językowego. Rzeczywista poprawa wydajności powinna być mierzona w scenariuszu end-to-end, porównując jakość predykcji modelu z klasycznym i wyspecjalizowanym tokenizerem. W praktyce, poprawnie przygotowany tokenizer potrafi znacząco zmniejszyć liczbę tokenów na dokument, poprawić kompresję informacji oraz zwiększyć precyzję wnioskowania — co bezpośrednio przekłada się na mniejsze zużycie zasobów obliczeniowych oraz wyższą jakość generowanych odpowiedzi.

Trzeba podkreślić, że budowa modelu specyficznego dla domeny nie kończy się na tokenizacji. Dopiero kolejne etapy — fine-tuning z odpowiednio dobranym korpusem, ewaluacja na zadaniach charakterystycznych dla dan

Jak modele językowe rewolucjonizują sztuczną inteligencję?

Modele językowe, w szczególności te oparte na architekturze transformatorów, zrewolucjonizowały rozwój sztucznej inteligencji, a ich wpływ na język naturalny jest nieoceniony. Tradycyjne metody oparte na statystyce, takie jak modele n-gramowe, były stosowane przez dziesięciolecia, jednak okazały się one niewystarczające w obliczu rosnącej złożoności języka. Wprowadzenie do procesu modelowania języka sieci neuronowych stanowiło krok milowy, który pozwolił na znaczne ulepszenie wyników w zadaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego.

Pierwszym znaczącym krokiem w tej ewolucji była popularność podejścia zwanego word2vec, które w 2013 roku stało się jednym z najważniejszych narzędzi do trenowania reprezentacji słów w przestrzeni wektorowej na podstawie danych tekstowych. Word2vec umożliwiał tworzenie osadzonych reprezentacji słów, które były bardzo przydatne w wielu zadaniach NLP. Wartość tego podejścia polegała na efektywności w pretreningu, kiedy model trenowany na dużych zbiorach danych tekstowych bez etykiet wytwarzał reprezentacje, które następnie były wykorzystywane w zadaniach takich jak rozpoznawanie intencji, analiza sentymentu czy tłumaczenie maszynowe.

W 2018 roku pojawił się kolejny ważny krok w rozwoju: ELMo, czyli model wykorzystujący dwukierunkowe pamięci długoterminowe (BiLSTM), który dostarczał kontekstualizowane reprezentacje słów. ELMo wprowadziło głębsze osadzenie słów w kontekście całych zdań, co zapewniło lepsze wyniki w zadaniach takich jak odpowiadanie na pytania czy zrozumienie kontekstu. Podobnie jak wcześniej word2vec, ELMo udowodnił siłę pretreningu na dużych zbiorach danych tekstowych, jednak jego dodanie do procesu NLP oznaczało znaczny krok naprzód dzięki bardziej zaawansowanemu podejściu do reprezentacji.

Jeszcze w tym samym roku, Google AI zaprezentował model BERT, który zrewolucjonizował sposób podejścia do zadań związanych z językiem naturalnym. BERT, bazujący na architekturze transformatora, wykorzystywał nowatorską metodę treningu na masce językowej, w której model przewidywał brakujące słowa w zdaniach. BERT nie tylko poprawił wyniki w zadaniach takich jak klasyfikacja tekstu czy analiza sentymentu, ale także ustanowił nowy paradygmat w przetwarzaniu języka naturalnego: pretrening modelu na dużych zbiorach tekstu, a następnie jego dostosowanie do konkretnych zadań. Dzięki tej metodzie BERT osiągnął przełomowe wyniki, które wcześniej były niemożliwe do uzyskania.

Po BERT przyszedł czas na rozwój coraz większych i bardziej złożonych modeli. Otwarte badania i prace nad rozwojem modeli językowych doprowadziły do powstania GPT-3 w 2020 roku, który rozwinął technologię o zupełnie nowy poziom. Dzięki 175 miliardom parametrów GPT-3 pokazał niespotykaną wcześniej zdolność do generowania tekstu w stylu ludzkim oraz wykonywania zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Co więcej, GPT-3 wykazał zdolności do nauki bezpośredniej z zaledwie kilku przykładów, bez konieczności dalszego dostosowywania modelu.

Skalowanie modeli językowych stało się kluczowym czynnikiem, który pozwolił na pojawienie się nowych, niezwykle zaawansowanych wersji takich jak GPT-4 czy LLaMA. Wraz z rosnącą liczbą parametrów, poprawiała się zdolność modelu do rozwiązywania złożonych problemów, takich jak matematyczne dowody, programowanie, a także twórczość literacka. Modele takie jak PaLM czy LaMDA demonstrują, jak zjawisko skalowania modelu nie tylko poprawia wyniki w zadaniach z zakresu języka naturalnego, ale także pozwala na uzyskanie efektywności w zadaniach wymagających głębokiego rozumowania.

Jednym z najbardziej fascynujących aspektów rozwoju tych dużych modeli językowych jest ich zdolność do uczenia się z minimalnej liczby przykładów. Modele LLM (Large Language Models) są w stanie wykonać zadania takie jak odpowiadanie na pytania, rozumowanie, tłumaczenie tekstów, czy generowanie kodu programistycznego, nawet bez wcześniejszego dostosowywania do tych specyficznych zadań. Co więcej, w odpowiedzi na odpowiednio sformułowane zapytania, modele LLM są w stanie wykazać się zdolnościami twórczymi, generując teksty, które brzmią naturalnie i w sposób przekonujący.

Warto zauważyć, że skalowanie parametrów modelu wiąże się również z rosnącymi wymaganiami w zakresie mocy obliczeniowej oraz zasobów obliczeniowych. Dzięki nowoczesnym klastrom GPU oraz rozwojowi technik takich jak paralelizacja modeli, możliwe stało się trenowanie modeli z bilionami parametrów. Jednocześnie rosnąca dostępność ogromnych zbiorów danych, takich jak teksty z internetu czy zbiorów digitalizowanych książek, pozwala na pretrening modeli na danych o ogromnej skali.

Rozwój dużych modeli językowych sygnalizuje przełom w sztucznej inteligencji, w której zautomatyzowane systemy zaczynają przejmować funkcje tradycyjnie przypisywane wyłącznie ludziom. Przejście od systemów sztucznej inteligencji skoncentrowanych na wąsko określonych zadaniach do wszechstronnych modeli ogólnego przeznaczenia, jakimi stały się modele LLM, otwiera nowe możliwości w szerokim zakresie aplikacji: od odpowiedzi na pytania po generowanie twórcze. Technologie te wyraźnie zbliżają nas do osiągnięcia poziomu sztucznej inteligencji zbliżonej do ludzkiej, co może zmienić oblicze wielu branż.

Z perspektywy przyszłości, ważne jest zrozumienie, że rozwój dużych modeli językowych, mimo ich imponujących osiągnięć, wiąże się również z wyzwaniami. W szczególności, mimo zdolności do generowania niezwykle realistycznych i przekonujących tekstów, modele te wciąż borykają się z trudnościami w kwestiach takich jak wiarygodność informacji, rozwiązywanie problemów etycznych oraz odpowiedzialne zarządzanie ich zastosowaniem. Modele językowe, mimo swojej siły, nie są wolne od błędów, a ich stosowanie wymaga odpowiedzialności i ścisłej kontroli nad tym, jak i w jakim celu są wykorzystywane.