Le tecniche per velocizzare l’inferenza degli Large Language Models (LLM), come GPT-3 di OpenAI, sono varie e sfruttano diversi approcci a livello di hardware e software. È importante massimizzare l’efficienza computazionale e minimizzare i tempi di latenza, garantendo nello stesso tempo una buona qualità di output. Vediamo alcune delle tecniche più rilevanti:
1. Quantizzazione: La quantizzazione è una tecnica che riduce la precisione dei calcoli senza compromettere eccessivamente la qualità del modello. Ad esempio, si può passare da una rappresentazione in floating-point a 32 bit (FP32) a una rappresentazione a 16 bit (FP16) o a 8 bit (INT8). Questo riduce significativamente i requisiti di memoria e accelerare le operazioni di inferenza. Google TensorFlow Lite e NVIDIA TensorRT sono strumenti comuni che supportano la quantizzazione.
1. Pruning: Il pruning consiste nell’eliminazione dei pesi meno significativi nel modello. Questo riduce il numero di operazioni necessarie durante l’inferenza, migliorando le prestazioni. Il pruning può essere fatto in modo statico dopo l’addestramento o dinamico durante l’esecuzione, mantenendo però una buona accuratezza del modello. PyTorch e TensorFlow offrono strumenti per implementare il pruning.
1. Distillazione del modello: La distillazione è un processo in cui un “modello insegnante” più grande viene utilizzato per addestrare un “modello studente” più piccolo. Questo consente di trasferire la conoscenza in un modello più snello e rapido, mantenendo una performance comparabile. Un famoso esempio di distillazione del modello è BERT di Google, da cui sono stati derivati modelli più piccoli come DistilBERT.
1. Parallelizzazione e distribuzione del calcolo: Utilizzare hardware specializzato come GPU o TPU e distribuire i calcoli tra più unità di elaborazione può accelerare significativamente l’inferenza. Le librerie come Horovod, sviluppata da Uber, e DeepSpeed di Microsoft facilitano la distribuzione del carico di lavoro su più dispositivi.
1. Caching: Utilizzare meccanismi di caching per riutilizzare i calcoli pre-computati può risparmiare molto tempo, specialmente in applicazioni dove le stesse domande o simili vengono poste frequentemente. Ad esempio, i transformer state-of-the-art mantengono una cache delle rappresentazioni di contesto già calcolate.
1. Architetture ottimizzate: Sviluppare o adottare architetture di modelli che sono intrinsecamente più efficienti può contribuire notevolmente a ridurre i tempi di inferenza. Esempi di modelli ottimizzati includono i modelli Transformer con meccanismi di attenzione efficienti, come i “Longformers” e i modelli con convoluzioni al posto delle dense operazioni di self-attention.
1. Intelligenza di trasferimento (Transfer Learning): Utilizzare modelli pre-addestrati e adattarli a compiti specifici può ridurre significativamente il tempo di inferenza, poiché il modello non deve essere addestrato da zero per ogni nuovo compito.
Fonti Utilizzate:
1. [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite)
2. [NVIDIA TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt)
3. [DistilBERT Paper](https://arxiv.org/abs/1910.01108)
4. [Horovod](https://github.com/horovod/horovod)
5. [DeepSpeed](https://www.microsoft.com/en-us/research/project/deepspeed/)
6. [BERT Paper](https://arxiv.org/abs/1810.04805)
Queste tecniche sono fondamentali per navigare nella crescente complessità dei modelli di linguaggio naturale, fornendo soluzioni che consentono di bilanciare tra efficienza e accuratezza.
