Новый подход искусственного интеллекта для достижения полной разреженности активаций в LLMs

 Q-Sparse: A New Artificial Intelligence AI Approach to Enable Full Sparsity of Activations in LLMs

Q-Sparse: Новый подход искусственного интеллекта для обеспечения полной разреженности активаций в LLMs

LLM отлично справляются с задачами обработки естественного языка, но сталкиваются с проблемами развертывания из-за высоких вычислительных и памятных требований во время вывода. Недавние исследования направлены на повышение эффективности LLM через квантизацию, обрезку, дистилляцию и улучшенное декодирование. Разреженность, ключевой подход, уменьшает вычисления путем исключения нулевых элементов и уменьшает передачу ввода-вывода между памятью и вычислительными блоками. В то время как разреженность весов экономит вычисления, она сталкивается с параллелизацией GPU и потерей точности. Разреженность активации, достигаемая с помощью таких техник, как механизм смеси экспертов (MoE), также требует полной эффективности и дальнейшего изучения законов масштабирования по сравнению с плотными моделями.

Эффективность Q-Sparse

Исследователи из Microsoft и Университета Китайской академии наук разработали Q-Sparse, эффективный подход для обучения разреженно-активированных LLM. Q-Sparse обеспечивает полную разреженность активации, применяя разреживание top-K к активациям и используя прямую оценку во время обучения, значительно улучшая эффективность вывода. Ключевые результаты включают достижение базовой производительности LLM при более низких затратах вывода, установление оптимального закона масштабирования для разреженно-активированных LLM и демонстрацию эффективности в различных настройках обучения. Q-Sparse работает с полными и 1-битными моделями, предлагая путь к более эффективным, экономичным и энергосберегающим LLM.

Улучшение архитектуры Transformer

Q-Sparse улучшает архитектуру Transformer, обеспечивая полную разреженность активаций через разреживание top-K и прямую оценку (STE). Этот подход применяет функцию top-K к активациям во время умножения матриц, уменьшая вычислительные затраты и объем памяти. Он поддерживает полные и квантованные модели, включая 1-битные модели, такие как BitNet b1.58. Кроме того, Q-Sparse использует квадратичную функцию ReLU для слоев прямого распространения, чтобы улучшить разреженность активации. Для обучения он преодолевает исчезновение градиента с помощью STE. Q-Sparse эффективен для обучения с нуля, продолжения обучения и донастройки, поддерживая эффективность и производительность в различных настройках.

Масштабирование производительности

Недавние исследования показывают, что производительность LLM масштабируется с размером модели и обучающими данными по закону степени. Исследователи исследуют это для разреженно-активированных LLM, обнаруживая, что их производительность также подчиняется закону степени с размером модели и экспоненциальному закону соотношения разреженности. Эксперименты показывают, что при фиксированном соотношении разреженности производительность разреженно-активированных моделей масштабируется аналогично плотным моделям. Разрыв в производительности между разреженными и плотными моделями уменьшается с увеличением размера модели. Оптимальный закон масштабирования вывода показывает, что разреженные модели могут эффективно соответствовать или превосходить плотные модели с правильной разреженностью, с оптимальными соотношениями разреженности 45,58% для полной точности и 61,25% для 1,58-битных моделей.

Оценка эффективности Q-Sparse LLM

Исследователи оценили Q-Sparse LLM в различных настройках, включая обучение с нуля, продолжение обучения и донастройку. При обучении с нуля с 50 млрд токенов Q-Sparse соответствовал плотным базовым значениям при 40% разреженности. Модели BitNet b1.58 с Q-Sparse превзошли плотные базовые значения при том же бюджете вычислений. Продолжение обучения Mistral 7B показало, что Q-Sparse достигает сопоставимой производительности с плотными базовыми значениями, но с более высокой эффективностью. Результаты донастройки продемонстрировали, что модели Q-Sparse с около 4 млрд активированных параметров соответствуют или превосходят производительность плотных 7 млрд моделей, доказывая эффективность и эффективность Q-Sparse в различных сценариях обучения.

Заключение

Результаты показывают, что сочетание BitNet b1.58 с Q-Sparse предлагает значительные выгоды в эффективности, особенно в выводе. Исследователи планируют масштабировать обучение с более крупными моделями и токенами и интегрировать YOCO для оптимизации управления кэшем KV. Q-Sparse дополняет MoE и будет адаптирован для пакетной обработки для улучшения его практичности. Q-Sparse работает сопоставимо с плотными базовыми значениями, улучшая эффективность вывода через разреживание top-K и прямую оценку. Он эффективен в различных настройках и совместим с полными и 1-битными моделями, что делает его ключевым подходом для улучшения эффективности и устойчивости LLM.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…