Денишев В.Э.
ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ, МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ В ОПТИМИЗАЦИИ СКОРОСТИ РАБОТЫ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ *
Аннотация:
в данной научно-исследовательской работе рассматриваются средства, методы и подходы к оптимизации скорости работы больших языковых моделей (БЯМ). С учетом стремительного роста объемов данных и сложности вычислений, оптимизация становится критически важной для повышения эффективности и доступности таких моделей. Работа охватывает аспекты сжатия моделей, параллельной обработки, эффективных алгоритмов и адаптивных методов, предлагая обзор современного состояния исследований в данной области.
Ключевые слова:
оптимизация, большие языковые модели, сжатие моделей, параллельная обработка, эффективные алгоритмы, адаптивные методы
Во время использования больших языковых моделей часто стоит вопрос в скорости и стоимости их обучения и применения, поскольку денежные затраты растут пропорционально размеру модели, количестве данных и архитектуре. Цель исследования – изучить популярные методы оптимизации, такие как сжатие моделей, параллельная обработка, эффективные алгоритмы и адаптивные методыСжатие моделей. В современных условиях активного развития и использования больших языковых моделей (БЯМ), особое внимание уделяется не только их функциональности, но и оптимизации работы. Одним из эффективных способов оптимизации, позволяющим значительно увеличить скорость работы при сохранении высокого уровня качества, является сжатие моделей. Сжатие моделей включает в себя ряд методов и подходов, среди которых наиболее распространены следующие:Квантизация - Процесс уменьшения точности параметров модели. Этот метод позволяет сократить размер модели, уменьшая требования к объему памяти и ускоряя вычисления.Обучение с ограничением (Pruning) - Удаление несущественных параметров (нейронов) из модели. Это позволяет уменьшить количество вычислений и объем памяти, необходимых для хранения и работы модели.Дистилляция знаний (Knowledge Distillation) - Передача знаний от большой учительской модели к меньшей ученической модели. Меньшая модель при этом старается имитировать поведение большей модели, достигая схожего качества при меньших вычислительных затратах.Факторизация матриц - Разложение больших матриц на произведение более маленьких, что позволяет сократить количество параметров модели.Применение методов сжатия моделей позволяет достичь значительного увеличения скорости работы БЯМ при умеренном снижении качества. В среднем, квантизация и обучение с ограничением могут привести к уменьшению размера модели в 2-4 раза, ускоряя время инференса на 25-50%. Дистилляция знаний позволяет достигнуть сокращения размера модели до 5-10 раз при сохранении до 90-95% качества от исходной большой модели. Факторизация матриц также демонстрирует потенциал сокращения количества параметров модели на 30-50% без значительной потери в качестве.Параллельная обработка. Параллельная обработка данных — это критически важный аспект в оптимизации скорости работы больших языковых моделей (БЯМ). В условиях постоянно растущего объема данных и сложности вычислений, параллельная обработка позволяет значительно ускорить обучение и инференс моделей, распределяя задачи по нескольким вычислительным узлам или процессорам.Основные подходы к параллельной обработке:Параллелизм моделей - Заключается в распределении различных частей модели по разным вычислительным устройствам. Этот подход позволяет одновременно обрабатывать разные сегменты модели, что существенно ускоряет процесс обучения и инференс.Параллелизм данных - Предполагает распределение обучающего датасета по разным устройствам, где каждое устройство обрабатывает свой сегмент данных. Это позволяет моделям обучаться на больших объемах данных за меньшее время.Параллелизм пайплайна - Включает в себя разбиение процесса обучения на последовательные этапы, которые выполняются параллельно на разных устройствах. Это обеспечивает непрерывную загрузку всех устройств и сокращает общее время обучения.Применение методов параллельной обработки может привести к значительному сокращению времени, необходимого для обучения и инференса БЯМ. В зависимости от архитектуры модели и вычислительной инфраструктуры, ускорение может достигать от 2 до 10 раз и более. Модельный и данные параллелизм, как правило, обеспечивают ускорение в 2-4 раза, в то время как пайплайнный параллелизм может увеличить скорость обработки до 10 раз и выше.Эффективные алгоритмы. В контексте оптимизации работы больших языковых моделей (БЯМ) важную роль играет разработка и применение эффективных алгоритмов. Эти алгоритмы направлены на улучшение скорости обучения и инференса, а также на повышение качества генерации и понимания текста. Эффективные алгоритмы позволяют существенно сократить вычислительные ресурсы, необходимые для работы с БЯМ, при этом минимизируя потери в качестве работы модели.Ключевые направления разработки эффективных алгоритмов:Оптимизация алгоритмов обучения - Разработка более эффективных методов обучения позволяет ускорить процесс адаптации модели к обучающим данным. Примерами могут служить алгоритмы стохастического градиентного спуска с адаптивной скоростью обучения.Улучшение алгоритмов инференса - Оптимизация процессов, связанных с инференсом, например, с помощью более эффективной работы с памятью и параллельными вычислениями, позволяет существенно сократить время генерации ответов моделью.Применение аппроксимационных методов - Аппроксимационные методы, такие как кластеризация векторов слов или использование приближенных вычислений, позволяют уменьшить вычислительную сложность задач, тем самым ускоряя работу модели.Применение эффективных алгоритмов может привести к значительному ускорению работы БЯМ. В зависимости от конкретной реализации и условий применения, ускорение может составлять от 20% до 50% и более по сравнению с традиционными подходами. Кроме того, оптимизация алгоритмов часто позволяет улучшить качество работы модели за счет более точного подбора параметров и эффективного использования обучающих данных.Адаптивные методы. В контексте оптимизации скорости работы больших языковых моделей (БЯМ) адаптивные методы представляют собой подходы, которые динамически меняются в процессе обучения или инференса в зависимости от текущих условий и характеристик данных. Эти методы направлены на повышение эффективности использования вычислительных ресурсов, ускорение процессов обучения и инференса, а также на улучшение качества работы модели.Основные направления адаптивных методов:Адаптивные алгоритмы обучения - Применение алгоритмов, таких как Adam, RMSprop и других, которые адаптируют скорость обучения для каждого параметра модели индивидуально, позволяет более эффективно находить оптимальные веса и сокращать время обучения.Адаптивное масштабирование данных - Динамическая адаптация размеров входных данных, например, через изменение разрешения изображений или длины текстовых последовательностей в зависимости от текущей задачи или требований к скорости обработки.Адаптивное распределение вычислительных ресурсов - Аллокация ресурсов (например, вычислительных ядер или памяти) в зависимости от текущих вычислительных задач. Это позволяет оптимизировать загрузку системы и увеличивать скорость обработки задач.Применение адаптивных методов может привести к значительному улучшению производительности БЯМ. В среднем, использование адаптивных алгоритмов обучения позволяет сократить время обучения на 20-40%, при этом улучшая качество модели благодаря более точному подбору параметров. Адаптивное масштабирование данных и распределение вычислительных ресурсов могут дополнительно увеличивать скорость инференса на 10-30%.Заключение. В исследовании были изучены различные методы оптимизации больших языковых моделей с помощью сжатия моделей, параллельной обработки, эффективных алгоритмов и адаптивных методов. В каждом методе описаны примеры прикладного применения и описаны ожидаемые изменения в скорости и качестве для каждого метода
Номер журнала Вестник науки №4 (73) том 2
Ссылка для цитирования:
Денишев В.Э. ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ, МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ В ОПТИМИЗАЦИИ СКОРОСТИ РАБОТЫ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ // Вестник науки №4 (73) том 2. С. 552 - 557. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/13866 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+