LLM(대형 언어 모델)의 급속한 개발로 인해 놀라운 자연어 처리 기능이 제공되었지만 엄청난 컴퓨팅 및 스토리지 요구 사항으로 인해 인기가 제한되었습니다. 1,760억 개의 매개변수가 있는 모델을 실행하려면 수백 기가바이트의 저장 공간과 여러 개의 고급 GPU가 필요하므로 비용이 많이 들고 확장이 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 모델 크기와 실행 요구 사항을 줄이기 위해 양자화와 같은 모델 압축 기술에 중점을 두었지만 정확도 손실의 위험도 직면하고 있습니다.
인공지능(AI)이 더욱 똑똑해지고 있으며, 특히 자연어 처리에 놀라운 능력을 발휘하는 대형 언어 모델(LLM)이 주목받고 있습니다. 하지만 이러한 스마트 AI 두뇌 뒤에는 이를 지원하기 위해 엄청난 컴퓨팅 성능과 저장 공간이 필요하다는 사실을 알고 계셨나요?
1,760억 개의 매개변수가 있는 다국어 모델 Bloom은 모델의 무게를 저장하는 데에만 최소 350GB의 공간이 필요하며, 실행하려면 여러 개의 고급 GPU도 필요합니다. 비용이 많이 들 뿐만 아니라 대중화도 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 '정량화'라는 기술을 제안했습니다. 정량화는 AI 두뇌를 '소형화'하는 것과 같습니다. 모델의 가중치와 활성화를 낮은 숫자의 데이터 형식으로 매핑함으로써 모델의 크기를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 모델의 실행 속도도 향상시킵니다. 그러나 이 프로세스에는 위험도 따르며 정확성이 일부 손실될 수 있습니다.
이러한 문제에 직면하여 Beihang University와 SenseTime Technology의 연구원들은 LLMC 툴킷을 공동으로 개발했습니다. LLMC는 AI를 위한 개인 체중 감량 코치와 같습니다. 연구원과 개발자가 지능 수준에 영향을 주지 않고 AI 모델을 더 가볍게 만들 수 있는 가장 적합한 체중 감량 계획을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
LLMC 툴킷에는 세 가지 주요 기능이 있습니다.
다양화: LLMC는 AI를 위한 16가지 체중 감량 레시피를 준비하는 것과 같은 16가지 정량적 방법을 제공합니다. 귀하의 AI가 체중 감량을 원하는지 여부에 관계없이 LLMC는 귀하의 요구를 충족시킬 수 있습니다.
저렴한 비용: LLMC는 리소스를 매우 절약하며 매우 큰 모델을 처리하는 경우에도 하드웨어 지원이 거의 필요하지 않습니다. 예를 들어, 40GB A100 GPU만 사용하면 1,750억 개의 매개변수가 있는 OPT-175B 모델을 조정하고 평가할 수 있습니다. 이것은 올림픽 챔피언을 훈련시키기 위해 가정용 런닝머신을 사용하는 것만큼 효율적입니다!
높은 호환성: LLMC는 다양한 양자화 설정 및 모델 형식을 지원하며 다양한 백엔드 및 하드웨어 플랫폼과도 호환됩니다. 어떤 장비를 사용하든 적합한 훈련 계획을 개발하는 데 도움을 줄 수 있는 만능 트레이너와 같습니다.
LLMC의 실제 적용: AI를 더욱 스마트하고 에너지 효율적으로 만들기
LLMC 툴킷의 출현은 대규모 언어 모델의 정량화를 위한 포괄적이고 공정한 벤치마크 테스트를 제공합니다. 사용자가 최상의 성능 최적화 솔루션을 찾는 데 도움이 되는 교육 데이터, 알고리즘 및 데이터 형식이라는 세 가지 핵심 요소를 고려합니다.
실제 응용 분야에서 LLMC는 연구원과 개발자가 적절한 알고리즘과 낮은 비트 형식을 보다 효율적으로 통합하여 대규모 언어 모델의 압축 대중화를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 미래에는 더 가볍지만 똑같이 강력한 AI 애플리케이션을 보게 될 수도 있다는 것을 의미합니다.
이 논문의 저자는 또한 몇 가지 흥미로운 결과와 제안을 공유했습니다.
훈련 데이터를 선택할 때, 인간이 체중을 감량할 때 자신의 상황에 따라 적절한 레시피를 선택해야 하는 것처럼 어휘 분포 측면에서 테스트 데이터와 더 유사한 데이터 세트를 선택해야 합니다.
정량화 알고리즘 측면에서 그들은 다양한 운동 방법이 체중 감량에 미치는 영향을 비교하는 것처럼 변환, 자르기 및 재구성의 세 가지 주요 기술의 영향을 조사했습니다.
정수 양자화와 부동 소수점 양자화 중에서 선택할 때, 그들은 부동 소수점 양자화가 복잡한 상황을 처리하는 데 더 많은 이점이 있는 반면, 일부 특수한 경우에는 정수 양자화가 더 나을 수 있다는 것을 발견했습니다. 이는 체중 감량의 다양한 단계에서 다양한 운동 강도가 필요한 것과 같습니다.
LLMC 툴킷의 등장은 AI 분야에 새로운 트렌드를 가져왔습니다. 연구원과 개발자에게 강력한 조력자를 제공할 뿐만 아니라 AI의 향후 발전 방향을 제시합니다. LLMC를 통해 우리는 AI가 실제로 우리 일상에 들어올 수 있도록 더 가볍고 고성능의 AI 애플리케이션을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
프로젝트 주소: https://github.com/ModelTC/llmc
논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2405.06001
전체적으로 LLMC 툴킷은 대규모 언어 모델의 리소스 소비 문제를 해결하는 효과적인 솔루션을 제공합니다. 이는 모델 운영의 비용과 임계값을 줄일 뿐만 아니라 모델의 효율성과 유용성을 향상시킵니다. AI의 대중화와 발전. 앞으로는 LLMC를 기반으로 한 더욱 경량화된 AI 애플리케이션이 등장하여 우리 삶에 더욱 편리함을 가져다 줄 것으로 기대됩니다.