首页 > 其他分享 >奥运会Ⅰ--Google大模型 - 效率的伟大胜利

奥运会Ⅰ--Google大模型 - 效率的伟大胜利

时间:2024-08-02 17:29:05浏览次数:14  
标签:Google -- 模型 专家 内存 LLM GPU 伟大胜利 输入

不惜一切代价

正如我们多次提到的,LLM 最看重的是规模。这是因为随着参数数量的增加,这些模型会开发出新功能。

因此,这些模型的每一代新模型通常都比之前的模型大得多,其中 GPT-4 的大小是 GPT-3 的十倍,而据传 GPT-5 比 GPT-4 大 30 倍(如果我们使用微软首席技术官 Kevin Scott 对训练集群规模的提及)。

然而,您可能也听说过,这些模型的运行成本很高,而且模型越大,成本就越高,特别是在推理过程中(运行时)。

但为什么?

前沿人工智能的经济学

Frontier AI 模型受内存限制,这意味着它们在实际饱和 GPU 的处理能力之前就已经饱和了 GPU 的内存。

这是因为用于训练和提供这些模型的硬件 GPU 比内存具有更强大的计算能力,而内存芯片实在是太贵了。因此,即使 GPU 可能具有足够的计算能力来处理模型,但该模型可能必须通过不同的并行技术(如数据、管道、张量、序列或专家并行(或多种类型的组合))同时分布在多个 GPU 上。

因此,LLM 推理集群以极大的处理折扣运行,很少超过全局处理能力的 40–50%(在数据中心术语中,该指标称为 MFU 或模型 FLOPs 利用率,对于 NVIDIA H100s,该值进一步下降到 30–40% 范围)。

此外,还需要考虑 GPU-GPU 通信成本(GPU 必须共享信息),这会增加模型的整体延迟。

尽管几乎不可避免地会产生一些通信开销,但某些 GPU 拓扑或外形尺寸(如Ring Attention)允许 AI 工程师以一种将通信成本与处理工作负载重叠的方式在 GPU 之间分配 LLM,从而最大限度地减少加速器空转并减少总体延迟。

毫不奇怪,多年来,研究人员一直试图在处理不断增加的模型尺寸的同时使这一过程更加高效。

现在,虽然解决内存问题不是很容易,除非你只是让模型更小,执行量化(降低参数精度,即减少小数),或者优化推理缓存,但有一个很好的方法可以通过减少所需的计算来提高吞吐量而不影响性能。

现在,谷歌将这种方法提升到了一个新的水平。但我们谈论的是什么方法呢?

专家混合问题

无需赘述,混合专家模型 (MoE) 本质上是将模型分解为多个较小的网络(称为专家),以对输入空间进行区域化。

通俗地说,每个专家都精通不同的输入主题,而其他专家则精通其他主题。因此,在推理过程中,我们将输入路由到模型中每个输入的前 k 名专家,丢弃其余输入。

当今最流行的模型是 MoE,例如前面提到的 GPT-4。

从技术角度上讲,我们知道 LLM 只是 Transformer 块的串联(下图左),我们引入了一种新类型的层,即 MoE 层,来替代标准 MLP 层,它们本质上是相同的,但分为专家。

但为什么要这么做呢?根据 Meta 的数据, MLP 占模型总参数数量的三分之二以上,更重要的是,它们占所需计算量的很大一部分,在某些情况下甚至达到 98% 。因此,对它们进行碎片化会显著减少计算量。

例如,Mixtral-8×22 B 是一个 1760 亿参数的模型,分为 8 个专家。因此,如果我们每个预测只激活一个专家而不是运行整个模型,则只有 220 亿个参数会激活

这使模型的计算需求减少了大约八分之一,尽管计算并不精确,因为模型仅在前馈层上划分,而注意力机制保持不变。

MoE 层

那么延迟又如何呢?这很难估计,因为我们必须考虑我们前面提到的 GPU 拓扑和分布方法,这会极大地改变整体情况。但是,作为参考,在 Mixtral-8×7B 中,Mistral 声称计算量下降了 4 倍(每个预测有 2 个活跃专家,延迟减少了 6 倍)。

令人兴奋的是,正如谷歌在 2022 年证明的那样,将网络划分为专家似乎也可以提高性能,这导致了过去几年 MoE 模型的绝对狂热。

然而,尽管更高的粒度(更多的专家)是极其可取的,但这是一个棘手的问题。

到目前为止。

百万专家网络

Google 创建了参数高效专家检索 (PEER),一种将 LLM 划分为百万名专家的新方法。

具体来说,该模型平衡了输入和专家的注意力。但这意味着什么呢?

在 LLM 的核心中,我们有注意力机制,它允许输入序列中的单词相互交流、共享信息并根据周围环境更新其含义。

换句话说,注意力机制的作用是,从序列的其他部分检索语义相关的上下文,并更新与该上下文相关的单词含义。

对于序列“我爱我的棒球棒”,我们利用注意力将“棒”的含义更新为“棒球”,这样现在“棒”指的是棒球棒而不是动物。

然而,在这里,我们以一种完全不同的方式使用注意力:针对任何给定的输入检索最熟练的专家。思考这个问题的最直观的方法是模型使用输入作为查询并询问“网络中的哪些专家最适合此输入?”

然后查询检索到的专家,并将其信息嵌入到输入中。

例如,如果输入是“迈克尔乔丹”,我们可能会检索篮球和耐克专家,并将“篮球”和“耐克运动员”的概念嵌入到输入中,以区分运动员和好莱坞演员。

与其他更传统的方法相比,该解决方案不仅计算效率更高,而且还降低了困惑度(我们评估模型质量的指标),在人工智能领域达到了极为罕见的水平:

这些模型不仅提供更好的计算性能,而且它们实际上是更好的模型。

美好时光的标志

正如我们今天所报道的,谷歌已经找到了一种方法,PEER,将专家的粒度提高到百万,从而大大降低了这些模型的推理成本。

值得注意的是,这一发展与其他旨在优化内存使用的效率提升实现是相互关联的。然而,考虑到这种方法没有明显的缺点,至少在个位数的十亿级模型中,大多数方法都没有像 PEER 那样受到欢迎。

尽管如此,根据论文的签名,Gemini 1.5 Flash(速度极快但性能极高的 Gemini 模型)很可能已经在运行 PEER 架构。

谈到业务,谷歌的未来与人工智能密不可分,这已不是什么秘密。谷歌在技术开发方面不再落后于 OpenAI,但很少有人提及的是,在计算方面,谷歌遥遥领先于其他公司。

他们还拥有数量最多的可用数据,尤其是视频数据,每天上传到 YouTube 的视频数据相当于 2 千万亿个单词,足以训练 143 个 LLaMa 3 模型,并且有足够的自由现金流来引领下一个 AI 模型前沿(刚刚获得了有史以来的第一笔股息以及 700 亿美元的股票回购,也就是说,他们非常富有)。

资金充足尤为重要,因为下一个 AI 模型前沿将需要更多数量的计算和更大的模型。在这种情况下,考虑到该公司在上个季度大幅增加运营费用后已经面临降低运营费用的压力,像 PEER 这样的研究对他们来说很有意义。

​​​​​​欢迎前往我们的公众号,阅读更多时事资讯​​

创作不易,觉得不错的话,点个赞吧!!!

标签:Google,--,模型,专家,内存,LLM,GPU,伟大胜利,输入
From: https://blog.csdn.net/RamendeusStudio/article/details/140875925

相关文章

  • 【闲话】08.02.24
    0802闲话头图:今日推歌:《レディメイドfeat.Ado》すりぃ123で弾け飛んだ一、二、三绽破而飞固定観念バットで打って固定概念用球棒击碎どうだい?どうだい?如何如何楽ならまっいっか觉得快乐的话就无所谓啦我还是现充的时候就喜欢上这首歌了,,,看到自己去年说......
  • License的生成,安装,验证
    写这篇的原因:最近有个项目需要交付给第三方,要使用证书进行验证,不验证就不让他们用license的流程:生成:license许可证应包含必要的信息,如许可证ID、用户ID、产品ID、有效期、许可类型(如单用户、多用户、永久、试用等)。加密算法:使用非对称加密算法(如RSA)生成公钥和私钥。私钥用......
  • Mysql 常用的性能查询 手段 策略
    1、mysql常用到的慢的查询手段:1.1、日志:binlog日志    慢查询日志     错误日志   errorlog    其他日志2、详细参考:    SHOWGLOBALSTATUSLIKE'%Slow_queries%';     常用系统命令:flushstatustmp_table_siz......
  • telegraf 常用命令总结
    Telegraf是一个灵活的服务器代理,用于收集和报告指标。它支持插件驱动,这意味着你可以根据需要添加或修改功能。1.使用telegraf--help查看telegraf提供的相关命令和参数使用telegraf--help可以查看telegraf提供的相关命令和参数,具体如下:telegraf--helpTelegraf,The......
  • Win11不在C盘安装WSL2(Linux环境),安装Nvidia驱动和默认使用Win11的网络代理服务
    众所周知,WSL2为Windows用户提供了一个强大、高效且灵活的Linux环境,特别适合开发者使用。它结合了Windows和Linux的优点,为用户提供了更加全面和高效的工作环境。但缺点也很明显,那就是默认安装在本来空间就不富裕的C盘。本次我们在非C盘的盘符快速安装基于wsl2的linux开......
  • 奥运会Ⅱ---谁会先抢走你的工作?
    DevinAI与MicrosoftAutoDev,谁会先抢走你的工作?软件开发领域正处于一场革命的风口浪尖。DevinAI和MicrosoftAutoDev的出现,是人工智能编码领域的两项突破性进步,有望重塑软件构建方式。但是,在如此截然不同的方法中,哪一种占主导地位?让我们深入研究Devin和AutoDev的复杂......
  • Linux
    在Linux系统中,主流的图形显示系统主要有以下几种:XWindowSystem(X11)简介XWindowSystem,通常简称为X或X11,是历史最悠久、最广泛使用的图形显示系统。提供与硬件无关的基本图形显示功能,并支持网络透明性。特点支持多种平台和硬件。具有丰富的窗口管理器和桌面环境......
  • C#中常用集合类型
    在C#中,集合是用于存储和操作一组数据项的数据结构。这些集合通常位于 System.Collections 和 System.Collections.Generic 命名空间中。下面我将概述C#中几种常用的集合类型及其特点:1. System.Collections 命名空间中的集合这个命名空间中的集合类型不支持泛型,因此在......
  • 使用线程池你应该知道的知识点
    多线程编程是每一个开发必知必会的技能,在实际项目中,为了避免频繁创建和销毁线程,我们通常使用池化的思想,用线程池进行多线程开发。线程池在开发中使用频率非常高,也包含不少知识点,是一个高频面试题,本篇总结线程池的使用经验和需要注意的问题,更好的应对日常开发和面试。如有更多知......
  • 淘客返利系统中的分布式事务处理与保障一致性的方案
    淘客返利系统中的分布式事务处理与保障一致性的方案大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将探讨如何在淘客返利系统中处理分布式事务,并确保数据的一致性。分布式事务处理是微服务架构中的一个关键问题,它涉及到多个服务和数据库的......