Параллелизм слоев: Повышение эффективности вывода LLM за счет параллельного выполнения слоев трансформера

Параллелизм слоев: Повышение эффективности вывода LLM через параллельное выполнение

Большие языковые модели (LLM) показывают отличные результаты, но их высокая вычислительная нагрузка создает сложности для масштабного развертывания. Оптимизация вывода этих моделей является ключом к повышению эффективности и снижению затрат.

Практические решения для повышения вычислительной эффективности LLM

Существуют различные подходы для улучшения вычислительной эффективности LLM:

Обрезка (Pruning) – удаление избыточных параметров для повышения скорости обработки.
Квантизация (Quantization) – снижение точности вычислений для улучшения производительности оборудования.
Параллелизация (Parallelization) – распределение нагрузки между несколькими процессорами для ускорения вывода.

Метод из Университета Женевы и Meta FAIR

Исследователи предложили метод, который позволяет сократить глубину предобученных LLM, сохраняя производительность. Это достигается за счет параллельного выполнения групп слоев, что увеличивает скорость вывода на 1.20× без повторного обучения.

Их подход сохраняет 95%-99% точности, что значительно улучшает эффективность развертывания LLM.

Параллелизм слоев

Исследование показывает, что можно выполнять слои параллельно, что снижает глубину модели и сохраняет производительность. Параллелизм слоев распределяет вычисления по GPU, оптимизируя эффективность.

Результаты экспериментов

Эксперименты с моделями Llama2 и Llama3.2 показали, что применение параллелизма слоев увеличивает скорость вывода и восстанавливает точность после тонкой настройки.

Выводы

Параллелизм слоев (LP) позволяет улучшить скорость вывода без повторного обучения, сокращая глубину модели на 21% и 18% соответственно. Это открывает новые возможности для повышения эффективности LLM в производстве.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите развиваться с помощью ИИ, используйте подходы, описанные выше:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее ИИ-решение и начинайте с малого проекта.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.