Estrategia de co-optimización SW/HW para Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)

Estrategia de co-optimización de software y hardware para modelos de lenguaje grandes (LLMs)

¿Cómo exprimir al máximo tu sistema para hacer que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) corran más rápido? – Mejores prácticas

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) líderes como ChatGPT, Llama, etc. están revolucionando la industria tecnológica y afectando la vida de todos. Sin embargo, su costo representa un obstáculo significativo. Las aplicaciones que utilizan las APIs de OpenAI incurren en gastos sustanciales para su funcionamiento continuo ($0.03 por cada 1,000 tokens de inicio y $0.06 por cada 1,000 tokens de muestra).

Para reducir costos, las empresas tienden a alojar sus propios LLMs, con gastos que varían ampliamente según el tamaño del modelo (los LLMs más grandes con 100-200B de parámetros pueden costar ~10 veces más en comparación con los más pequeños con 7-15B de parámetros). Esta tendencia ha impulsado la carrera de chips de IA, ya que las principales empresas tecnológicas buscan desarrollar sus propios chips de IA, reduciendo su dependencia en hardware costoso.

¿Cómo exprimir toda la potencia informática para ejecutar LLMs? En este artículo, voy a realizar un análisis exhaustivo de la estrategia de optimización de LLM en cuanto a modelos, software y hardware. Sigue la metodología de co-diseño de AI SW/HW que escribí en un artículo anterior, con una discusión mucho más profunda sobre la optimización de costos y rendimiento específicos de LLMs.

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¿Cómo co-diseñar la arquitectura de software/hardware para IA/ML en una nueva era?

Una visión holística del diseño de una arquitectura eficiente para IA/ML

towardsdatascience.com

Las demandas de cómputo y memoria al ejecutar modelos de LLM están creciendo exponencialmente, mientras que las capacidades de cómputo y memoria están rezagadas en una trayectoria más lenta, como se muestra en la imagen de arriba. Para cerrar esta brecha de rendimiento, es crucial explorar mejoras en tres áreas clave:

1. Mejora algorítmica y compresión del modelo: ¿Cómo podemos mejorar los modelos con características que reduzcan las demandas de cómputo y memoria sin comprometer la calidad? ¿Cuáles son los últimos avances en tecnología de cuantificación de LLM que reducen el tamaño del modelo manteniendo la calidad?
2. Pila de software eficiente y bibliotecas de aceleración: ¿Qué consideraciones son vitales en…

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