Strategia di co-ottimizzazione SW/HW per Large Language Models (LLM)
Co-ottimizzazione SW/HW per migliorare Large Language Models (LLM)
Come sfruttare al massimo il tuo sistema per eseguire LLM più velocemente? – Best practice
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, Llama, ecc. stanno rivoluzionando l’industria tecnologica e influenzando la vita di tutti. Tuttavia, il loro costo rappresenta un ostacolo significativo. Le applicazioni che utilizzano le API di OpenAI comportano consistenti spese per il funzionamento continuo (0,03 dollari per 1.000 token di input e 0,06 dollari per 1.000 token generati).
Per ridurre i costi, le aziende tendono a ospitare i propri LLM, con spese che variano notevolmente in base alle dimensioni del modello (LLM più grandi con 100-200 miliardi di parametri possono costare circa 10 volte di più rispetto a quelli più piccoli con 7-15 miliardi di parametri). Questa tendenza ha scatenato una corsa ai chip di intelligenza artificiale, poiché le principali società tecnologiche puntano a sviluppare i propri chip di IA per ridurre la dipendenza da hardware costosi.
Come sfruttare al massimo la potenza di calcolo per eseguire LLM? In questo articolo, verrà effettuata un’analisi approfondita della strategia di ottimizzazione di LLM nei modelli, nel software e nell’hardware. Seguirà la metodologia di co-progettazione AI SW/HW descritta in un articolo precedente, con una discussione molto più approfondita sull’ottimizzazione dei costi e delle prestazioni specifiche per LLM.
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Le esigenze di calcolo e memoria per l’esecuzione dei modelli LLM stanno crescendo in modo esponenziale, mentre le capacità di calcolo e memoria sono in ritardo su una traiettoria più lenta, come mostrato nell’immagine sopra. Per colmare questa differenza di prestazioni, è cruciale esplorare miglioramenti in tre aree chiave:
- Miglioramenti algoritmicie e compressione del modello: Come possiamo arricchire i modelli con funzionalità per ridurre le esigenze di calcolo e memoria senza compromettere la qualità? Quali sono gli ultimi avanzamenti nella tecnologia di quantizzazione di LLM che riducono le dimensioni del modello pur mantenendo la qualità?
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