Les Large Language Models (LLMs), comme GPT-3, nécessitent des ressources considérables pour l’inférence en raison de leur taille et de leur complexité. Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour accélérer ce processus tout en maintenant la qualité des prédictions. Voici quelques-unes de ces techniques, illustrées par des exemples et soutenues par des sources fiables :
1. Quantification : La quantification implique la réduction de la précision des poids des modèles depuis des nombres flottants en haute précision (comme les flottants 32 bits) à des versions plus petites (comme les flottants 16 bits ou même les entiers 8 bits), ce qui réduit l’utilisation de la mémoire et accélère les calculs sans perte significative de précision. Par exemple, les frameworks comme TensorFlow Lite et ONNX Runtime utilisent des techniques de quantification pour optimiser les modèles d’inférence.
Source : - Jacob, B., Kligys, S., Chen, B., Zhu, M., Tang, M., Howard, A., Adam, H., & Kalenichenko, D. (2018). “Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference.” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).1. Pruning (Élagage) : L’élagage consiste à supprimer les connexions moins significatives dans le réseau de neurones. Cela permet de créer un modèle plus léger et plus rapide sans sacrifier beaucoup de précision. Les modèles prunés sont plus rapides à exécuter et nécessitent moins de mémoire. Par exemple, la technique de “pruning magnitude-based” est couramment utilisée.
Source : - Han, S., Pool, J., Tran, J., & Dally, W. J. (2015). “Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).1. Distillation de connaissances : Cette technique consiste à entraîner un modèle plus petit et plus rapide (student model) pour imiter un modèle plus grand et plus lent (teacher model). La distillation de connaissances permet de maintenir une performance similaire à celle du modèle d’origine tout en réduisant significativement le temps d’inférence.
Source : - Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). “Distilling the Knowledge in a Neural Network.” arXiv preprint arXiv:1503.02531.1. Optimisation des algorithmes et des infrastructures : L’optimisation des algorithmes comprend l’utilisation de bibliothèques spécialement optimisées pour l’inférence, telles que NVIDIA TensorRT, qui convertit les modèles entraînés en versions optimisées pour le matériel NVIDIA. De plus, l’utilisation de matériels spécialisés comme les TPU (Tensor Processing Units) de Google peut grandement accélérer l’inférence.
Source : - “TensorRT: A Deep Learning Inference Library.” NVIDIA Developer. - Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., et al. (2017). “In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit.” Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture.1. Batching : Traiter des lots (batchs) de données d’entrée en parallèle peut améliorer l’efficacité de l’inférence. Cette approche est surtout bénéfique pour les systèmes admettant un grand nombre de requêtes simultanées, comme les serveurs de NLP en temps réel.
Source : - Sze, V., Chen, Y.-H., Yang, T.-J., & Emer, J. S. (2017). “Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey.” Proceedings of the IEEE.Ces techniques montrent que même les modèles les plus complexes peuvent être optimisés pour une utilisation en production. L’adoption de telles stratégies permet non seulement de réduire le coût et le temps d’inférence, mais aussi d’ouvrir la voie à de nouvelles applications dans des domaines où les ressources informatiques sont limitées.
