‹ 返回

 大語言模型（LLMs）：優化與加速技術的最新趨勢

 

 

圖靈學院編輯部整理/2024年9月13日

 

    隨著人工智能和自然語言處理（NLP）的快速發展，大語言模型（LLMs）如GPT-3.5(編案：目前版本GPT-4o)和BERT等變得越來越重要。這些模型的參數數量從數十億到數兆不等，能夠執行文本生成、翻譯、情感分析等各種複雜的NLP任務。然而，LLMs的龐大規模和計算複雜度也帶來了巨大的挑戰，特別是在訓練和推理過程中需要極高的計算資源和內存。

 

LLM的快速發展及其挑戰

 

圖1:LLM發展歷史或模型參數增長趨勢* (編案:本篇論文作者研究時之LLM模型版本，與目前各家主力版本會有時間差)

 

大規模語言模型的成功很大程度上得益於其能夠在自然語言處理任務上達到前所未有的準確度。然而，這些模型的快速發展伴隨著巨大的計算資源需求，訓練這些模型需要數百甚至數千個GPU才能完成。隨著模型的參數數量增長到數兆，內存和計算成本也急劇上升。這使得很多研究機構和公司難以負擔這些資源，特別是在需要進行多次訓練的情況下。

 

為了解決這些挑戰，許多研究者專注於優化和加速LLMs的技術開發，目的是在不犧牲準確度的前提下，降低訓練時間和成本。

 

系統化文獻回顧（SLR）介紹

 

在一項系統化文獻回顧（SLR）中，研究者審查了2017年至2023年期間的65篇相關文獻，重點探討了LLMs在訓練、推理以及系統服務方面的優化與加速技術。這些文獻回顧的核心目的是總結現有的研究成果，並為未來的研究指引方向。

 

文獻回顧基於PRISMA的標準進行，涵蓋了來自IEEE Xplore、Scopus、Web of Science、arXiv等數據庫的文章。最終選取的65篇文獻主要集中在以下幾個方面：

 

1. 訓練優化：通過各種技術縮短訓練時間，提高模型的訓練效率。

2. 硬體優化：開發專門的硬體加速技術以提高模型的推理速度和可靠性。

3. 可擴展性與可靠性：確保LLMs可以在不同規模的硬體設置中高效運行。

 

LLM優化技術分類

 

圖2. LLM技術分類的圖表*

 

在LLMs的優化方面，研究者將其分為三大類：訓練優化、硬體優化以及可擴展性與可靠性。這三大類技術覆蓋了從模型訓練到部署的所有階段。

 

1. 訓練優化

 

訓練優化主要涉及如何在保證模型性能的前提下，縮短訓練時間並降低資源消耗。以下是幾個常見的訓練優化技術：

 

- 分布式訓練：將模型和數據分割到多個GPU或計算節點上並行進行訓練，以提高訓練效率。Megatron-LM是一個典型的例子，該系統支持超大規模的語言模型訓練，能夠在數百個GPU上高效運行。
  
- 混合精度訓練：這種技術允許模型在訓練過程中使用較低的數據精度（如16位浮點數），從而顯著減少內存使用並提高訓練速度。這種方法通常不會對最終模型的性能產生顯著影響。

 

- 動態批處理調整：透過動態調整訓練過程中的批次大小來優化資源利用率和GPU性能。這種方法可以根據當前硬體的資源情況靈活調整批次大小，提高訓練效率。

 

表1.分布式訓練的架構圖或模型並行處理*

 

2. 硬體優化

 

硬體優化專注於如何充分利用現有的計算硬體來加速LLM的推理和訓練過程。以下是一些常見的硬體優化技術：

 

- GPU加速：許多LLM優化技術專門針對GPU進行開發，例如DeepSpeed Inference框架通過使用張量切片和優化的並行管道來顯著提高推理性能，特別是對於需要大規模並行計算的模型。

 

- 混合內存使用：為了解決大規模模型無法完全載入GPU內存的問題，ZeRO-Inference使用GPU、CPU和硬盤混合存儲策略，將不需要立即使用的模型權重轉移到CPU或硬盤上，從而大大減少GPU內存的壓力。

 

- 低精度運算：一些優化技術還使用低精度的數據類型（如4位量化）來壓縮模型參數，這樣不僅減少了模型所需的存儲空間，還能加快推理速度，特別是針對高吞吐量場景。

 

表2.DeepSpeed Inferece或ZeRO-Inference的性能提升*

 

3. 可擴展性與可靠性

 

在實際應用中，LLM的可擴展性和可靠性至關重要。研究者開發了一系列技術來確保LLM在不同的硬體環境下都能高效運行，同時保持其穩定性。

 

- 分布式推理：為了滿足多個用戶同時使用LLM的需求，分布式推理技術可以將模型分配到多個計算節點上進行並行處理。例如，PETALS平台允許用戶在網絡上協同進行LLM的推理和微調，從而大大提高了可擴展性。

 

- 內存管理：大規模語言模型的推理過程會消耗大量內存，因此內存管理技術變得至關重要。PagedAttention技術通過將KV緩存分割成固定大小的內存塊，可以更高效地利用內存並支持更大的批次處理。

 

案例研究

 

為了展示如何在實際應用中優化LLMs，該文獻還提供了兩個案例研究：

 

1. 模型訓練優化案例：研究者展示了如何通過混合精度訓練技術來縮短訓練時間，同時保持模型的高性能。這種技術能夠有效利用GPU內存，並且不會對模型的準確性產生顯著影響。

 

2.推理效率提升案例：在推理效率方面，研究者提出了多層次的優化技術，包括動態批處理調整和內存優化，這些技術顯著提高了推理過程中的效率，特別是在處理長序列和複雜任務時。

 

表3. 實驗結果的對比(圖靈學院編輯部整理)

 

未來研究方向

 

儘管已有許多優化技術被提出，LLMs的開發仍面臨著許多挑戰，尤其是在如何進一步提升效率、可擴展性和靈活性方面。未來的研究可以朝著以下幾個方向發展：

 

1. 資源效率：開發更加高效的模型壓縮技術，使LLMs能夠在資源有限的環境中運行，例如使用更低的精度或更高效的內存管理技術。

 

2. 多任務學習：研究如何讓LLMs在多個任務之間共享知識，從而減少每個任務的訓練時間和資源消耗。

 

3.自適應推理：隨著LLMs在實際應用中的使用越來越廣泛，自適應推理技術能夠根據不同任務動態調整模型的運行方式，從而實現更高的靈活性和效率。

 

圖3. LLM未來技術趨勢 (圖靈學院編輯部整理)

 

結論

 

    大規模語言模型已經成為現代自然語言處理領域的重要組成部分，但其巨大的資源需求也給研究和應用帶來了巨大的挑戰。通過優化和加速技術，研究者們正在尋找降低LLMs訓

練和推理成本的有效途徑。未來，隨著這些技術的不斷發展，我們有理由相信LLMs將變得更加高效和可擴展，從而推動更多創新應用的出現。

 

 

原文請參考：
* Z. R. K. Rostam, S. Szénási and G. Kertész, "Achieving Peak Performance for Large Language Models: A Systematic Review," in IEEE Access, vol. 12, pp. 96017-96050, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3424945.