आधुनिक AI ची संगणकीय तारेवरची कसरत
Large language models (LLMs) हे समकालीन कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (artificial intelligence) आधारस्तंभ आहेत, जे उद्योग आणि वैज्ञानिक शोधांना नव्याने आकार देणारी उल्लेखनीय क्षमता दर्शवतात. मानवासारखे मजकूर तयार करणे, अत्याधुनिक संवादात्मक एजंट्सना शक्ती देणे आणि अगदी जटिल संशोधन कार्यात मदत करणे यामधील त्यांची प्रवीणता त्यांना अपरिहार्य साधने बनवते. या शक्तिशाली मॉडेल्सच्या केंद्रस्थानी transformer आर्किटेक्चर आहे, जी तिच्या पर्यायी स्तरांनी (alternating layers) वैशिष्ट्यीकृत आहे. इनपुट डेटा, टोकन्समध्ये विभागलेला, attention mechanisms च्या क्रमातून जातो, जे वेगवेगळ्या टोकन्सचे महत्त्व ठरवतात, त्यानंतर feed-forward networks (FFNs) येतात, जे मिळवलेल्या माहितीवर प्रक्रिया करतात. ही स्तरित, अनुक्रमिक प्रक्रिया (sequential processing) transformers कसे शिकतात आणि आउटपुट कसे तयार करतात यासाठी मूलभूत आहे.
तथापि, हीच रचना, प्रभावी असली तरी, मॉडेल्सचा आकार आणि जटिलता वाढत असताना एक वाढते आव्हान सादर करते. अनुक्रमिक स्वरूपामुळे प्रत्येक स्तराला सामान्यतः मागील स्तराची गणना पूर्ण होण्याची प्रतीक्षा करावी लागते, तेव्हाच तो सुरू होऊ शकतो. ही टप्प्याटप्प्याची प्रक्रिया एक अंतर्निहित अडथळा (bottleneck) निर्माण करते, विशेषतः इन्फरन्स टप्प्यात (inference phase) – जिथे प्रशिक्षित मॉडेल प्रत्यक्षात अंदाज किंवा मजकूर तयार करण्यासाठी वापरले जाते. जसजसे प्रगत AI सहाय्यकांना शक्ती देणारे मॉडेल्स शेकडो अब्ज किंवा अगदी ट्रिलियन पॅरामीटर्स समाविष्ट करतात, तसतसे इन्फरन्ससाठी आवश्यक संगणकीय संसाधने आणि वेळ नाटकीयरित्या वाढतो. ही वाढती मागणी लक्षणीय लेटन्सी (latency - प्रतिसादातील विलंब), कमी थ्रुपुट (throughput - ठराविक वेळेत हाताळलेल्या विनंत्यांची संख्या) आणि वाढत्या ऑपरेशनल खर्चात रूपांतरित होते, ज्यामुळे सर्वात शक्तिशाली LLMs चा व्यापक वापर आणि रिअल-टाइम अनुप्रयोग बाधित होतो. परिणामी, इन्फरन्स कार्यक्षमता वाढवणे हे AI संशोधन समुदायामध्ये एक प्रमुख चिंता बनले आहे, ज्यामुळे या मॉडेल्सनी देऊ केलेल्या उल्लेखनीय कामगिरीशी तडजोड न करता गणना सुव्यवस्थित करू शकतील अशा नाविन्यपूर्ण धोरणांचा शोध सुरू झाला आहे. मुख्य आव्हान अनुक्रमिक अंमलबजावणीद्वारे लादलेल्या मर्यादा कमी करणे आहे, विशेषतः वितरित वातावरणात (distributed environments) जिथे गणना एकाधिक GPUs वर पसरलेली असते, ज्यामुळे प्रक्रियेच्या वेळेत कम्युनिकेशन ओव्हरहेड (communication overhead) वाढतो.
ऑप्टिमायझेशनच्या जगात: विद्यमान साधने आणि त्यांच्या मर्यादा
LLMs ला अधिक कार्यक्षम आणिवेगवान बनवण्याच्या चालू प्रयत्नात, संशोधकांनी ऑप्टिमायझेशन तंत्रांचा एक संच विकसित केला आहे. प्रत्येक तंत्र कार्यक्षमतेचा मार्ग प्रदान करते, परंतु अनेकदा त्याच्या स्वतःच्या तडजोडींसह येते, ज्यामुळे कोणतीही एक पद्धत सार्वत्रिक समाधान बनू शकत नाही. FFN Fusion सारख्या नवीन दृष्टिकोनची गरज समजून घेण्यासाठी या तडजोडी समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
एक प्रमुख तंत्र म्हणजे quantization. यामध्ये मॉडेलचे वेट्स (weights) आणि ॲक्टिव्हेशन्स (activations) दर्शवण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या संख्यात्मक अचूकतेत (numerical precision) घट करणे समाविष्ट आहे. मानक 32-बिट फ्लोटिंग-पॉइंट संख्यांऐवजी, मॉडेल्स 16-बिट, 8-बिट किंवा अगदी कमी-बिट प्रतिनिधित्वांचा वापर करू शकतात. यामुळे मॉडेलचा मेमरी फूटप्रिंट (memory footprint) थेट कमी होतो आणि गणना लक्षणीयरीत्या वेगवान होऊ शकते, कारण कमी-अचूकतेच्या संख्यांवरील ऑपरेशन्स सामान्यतः वेगवान असतात आणि कमी ऊर्जा वापरतात. तथापि, quantization धोक्याशिवाय नाही. अचूकता कमी केल्याने माहितीचे नुकसान होऊ शकते, ज्यामुळे मॉडेलची अचूकता (accuracy) कमी होण्याची शक्यता असते. हा धोका खूप कमी बिट-विड्थवर अधिक स्पष्ट होतो, ज्यासाठी अचूकतेतील घट कमी करण्यासाठी काळजीपूर्वक अंमलबजावणी आणि कधीकधी रिट्रेनिंगची (retraining) आवश्यकता असते. कार्यक्षमतेतील वाढ जास्तीत जास्त करताना कामगिरीतील घट स्वीकार्य मर्यादेत ठेवणे हे आव्हान आहे.
दुसरी सामान्य रणनीती म्हणजे pruning. हे तंत्र या तत्त्वावर कार्य करते की मोठ्या न्यूरल नेटवर्कमधील अनेक पॅरामीटर्स अनावश्यक असू शकतात किंवा अंतिम आउटपुटमध्ये कमी योगदान देऊ शकतात. प्रुनिंग अल्गोरिदम हे कमी महत्त्वाचे कनेक्शन्स किंवा न्यूरॉन्स ओळखतात आणि काढून टाकतात, ज्यामुळे एक लहान, विरळ (sparser) मॉडेल तयार होते. क्वांटायझेशनप्रमाणे, प्रुनिंग मेमरी आवश्यकता आणि संगणकीय भार कमी करते. तथापि, नेमके कोणते पॅरामीटर्स काढण्यासाठी ‘सुरक्षित’ आहेत हे ओळखणे जटिल आहे. आक्रमक प्रुनिंगमुळे अनवधानाने महत्त्वपूर्ण घटक काढले जाऊ शकतात, ज्यामुळे अचूकतेत लक्षणीय घट होते. प्रुनिंगनंतर मॉडेलला फाइन-ट्यून (fine-tune) करणे अनेकदा कामगिरी पुनर्प्राप्त करण्यासाठी आवश्यक असते, ज्यामुळे वर्कफ्लोमध्ये जटिलता वाढते. प्रुन केलेले मॉडेल प्रभावी राहील याची खात्री करण्यासाठी काळजीपूर्वक कॅलिब्रेशन (calibration) आवश्यक आहे.
एक अधिक संरचनात्मकदृष्ट्या भिन्न दृष्टिकोन म्हणजे Mixture-of-Experts (MoE) मॉडेल. प्रत्येक इनपुटवर संपूर्ण नेटवर्कद्वारे प्रक्रिया करण्याऐवजी, MoE मॉडेल्समध्ये अनेक ‘तज्ञ’ उप-नेटवर्क्स (expert sub-networks) असतात (सामान्यतः FFNs). प्रत्येक इनपुट टोकनसाठी, एक गेटिंग मेकॅनिझम (gating mechanism) गणना करण्यासाठी या तज्ञांपैकी एका लहान उपसंचाची गतिशीलपणे निवड करते. या सशर्त गणनेचा (conditional computation) अर्थ असा आहे की कोणत्याही दिलेल्या इनपुटसाठी मॉडेलच्या एकूण पॅरामीटर्सपैकी फक्त एक अंश सक्रिय केला जातो, ज्यामुळे विशेषतः खूप मोठ्या मॉडेल्सवर प्रशिक्षण आणि इन्फरन्स दरम्यान लक्षणीय संगणकीय बचत होते. MoE मॉडेल्स वाजवी संगणकीय खर्चात ट्रिलियन पॅरामीटर्सपर्यंत स्केल करू शकतात. तथापि, त्यांची कार्यक्षमता वर्कलोडवर (workload) खूप अवलंबून असते. ते खूप मोठ्या बॅच साइझ (batch sizes) हाताळण्यात उत्कृष्ट आहेत जिथे निवडक सक्रियण पॅटर्नमुळे चांगला हार्डवेअर वापर होतो. लहान किंवा मध्यम बॅच साइझवर, MoE मॉडेल्स संगणकीय संसाधनांच्या कमी वापरामुळे त्रस्त होऊ शकतात, कारण विरळपणे सक्रिय केलेल्या तज्ञांद्वारे समांतर हार्डवेअर सातत्याने व्यस्त ठेवले जाऊ शकत नाही. शिवाय, MoE मॉडेल्सची अंमलबजावणी आणि लोड-बॅलेंसिंग (load-balancing) करणे मानक ‘डेन्स’ (dense) आर्किटेक्चर तैनात करण्यापेक्षा अधिक जटिल असू शकते.
जरी quantization, pruning, आणि MoE मॉडेल्स LLM ऑप्टिमायझेशनमध्ये मौल्यवान प्रगती दर्शवतात, तरी त्यांच्या अंगभूत मर्यादा पर्यायी किंवा पूरक धोरणांची गरज अधोरेखित करतात. विविध परिस्थितींमध्ये व्यापक कार्यक्षमता सुधारणा देऊ शकतील अशा पद्धतींचा शोध सुरू आहे, आदर्शपणे अचूकता किंवा अंमलबजावणीच्या जटिलतेशी कमी तडजोड करून, विशेषतः डेन्स मॉडेल आर्किटेक्चरसाठी जे प्रशिक्षण आणि उपयोजनातील त्यांच्या सापेक्ष साधेपणामुळे लोकप्रिय आहेत.
FFN फ्यूजन: ट्रान्सफॉर्मर्समधील समांतरतेचा (Parallelism) पुनर्विचार
ऑप्टिमायझेशन तंत्रांच्या या पार्श्वभूमीवर, NVIDIA मधील संशोधकांनी FFN Fusion नावाचा एक आकर्षक नवीन दृष्टिकोन सादर केला आहे. हे तंत्र transformer आर्किटेक्चरमधील अनुक्रमिक अडथळ्याचा थेट सामना करते, पॅरामीटर्स बदलून किंवा निवडकपणे भाग सक्रिय करून नव्हे, तर गणनेचे क्रम कसे समांतर केले जाऊ शकतात याचा मूलभूतपणे पुनर्विचार करून. ही नवीनता डीप ट्रान्सफॉर्मर मॉडेल्समधील FFN स्तरांच्या वर्तनाबद्दलच्या महत्त्वपूर्ण निरीक्षणातून उद्भवली आहे.
Puzzle नावाचे निदान साधन (diagnostic tool) वापरून, संशोधकांनी मोठ्या मॉडेल्सच्या अंतर्गत कार्यांचे विश्लेषण केले. जेव्हा त्यांनी प्रायोगिकरित्या attention layers काढून टाकले, तेव्हा त्यांनी पाहिले की मॉडेल्समध्ये अनेकदा सलग FFN स्तरांचे आश्चर्यकारकपणे लांब क्रम टिकून राहतात. अधिक महत्त्वाचे म्हणजे, विश्लेषणाने उघड केले की या संलग्न FFNs द्वारे केल्या जाणाऱ्या गणनांमध्ये वारंवार किमान परस्परावलंबन (minimal interdependency) दिसून आले. थोडक्यात, क्रमातील एका FFN चे आउटपुट अनेकदा लगेच येणाऱ्या FFN ला आवश्यक असलेल्या दिशात्मक मार्गात किंवा मुख्य माहितीत drastic बदल करत नव्हते. यावरून असे सूचित झाले की हे FFNs, जे पारंपरिकरित्या एकामागून एक कार्यान्वित केले जातात, त्यांच्यात मॉडेलच्या एकूण कार्यामध्ये लक्षणीय व्यत्यय न आणता एकाच वेळी, समांतर अंमलबजावणीची (parallel execution) क्षमता असू शकते.
या अंतर्दृष्टीने FFN Fusion चा पाया रचला. मुख्य कल्पना मोहकपणे सोपी पण शक्तिशाली आहे: कमी संगणकीय अवलंबित्व (low computational dependency) असलेल्या सलग FFN स्तरांचे क्रम ओळखा आणि त्यांना एकाच, विस्तृत FFN स्तरात विलीन करा जे समांतरपणे समतुल्य गणना करते. Input -> FFN1 -> FFN2 -> FFN3 -> Output अशा साखळीऐवजी, फ्यूज केलेली रचना Input -> Fused_FFN (FFN1+FFN2+FFN3 च्या समांतर समतुल्य) -> Output अशी बनते. हे संरचनात्मक परिवर्तन नेटवर्कची अनुक्रमिक खोली प्रभावीपणे कमी करते, अनेक पायऱ्यांऐवजी एकाच, व्यापक संगणकीय पायरीने बदलते. या कमी-अवलंबित्व असलेल्या FFN क्रमांना लक्ष्य करून, FFN Fusion चा उद्देश मॉडेलची प्रतिनिधित्वात्मक शक्ती (representational power) आणि अचूकता टिकवून ठेवत लेटन्सी आणि संगणकीय खर्च कमी करणे आहे. Llama-3.1-405B-Instruct पासून Ultra-253B-Base चा विकास या तंत्राच्या क्षमतेचे प्रमुख प्रदर्शन म्हणून काम करतो.
आर्किटेक्चरल किमया: FFN फ्यूजन कसे कार्य करते
FFN Fusion मागील जादू feed-forward networks च्या अंतर्निहित गणितीय रचनेच्या हुशार हाताळणीमध्ये आहे. हे केवळ विद्यमान स्तर शेजारी चालवण्याबद्दल नाही; यात एक नवीन, एकत्रित स्तर तयार करणे समाविष्ट आहे जो मूळ क्रमाच्या एकत्रित वर्तनाची प्रतिकृती बनवतो परंतु ते एकाच वेळी करतो.
k सलग FFN स्तरांचा क्रम विचारात घ्या. एका मानक transformer मध्ये, इनपुट x हे FFN1 मधून जाते, त्याचे आउटपुट FFN2 साठी इनपुट बनते, आणि असेच FFNk पर्यंत चालू राहते. प्रत्येक पायरी स्पष्टपणे मागील पायरीच्या पूर्णतेवर अवलंबून असते. FFN Fusion ही अवलंबित्व साखळी तोडते. गणितीयदृष्ट्या, FFN मध्ये सामान्यतः दोन लिनियर ट्रान्सफॉर्मेशन (linear transformations) असतात ज्यांच्यामध्ये नॉन-लिनियर ॲक्टिव्हेशन फंक्शन (non-linear activation function) (जसे की GeLU किंवा SwiGLU) असते: FFN(x) = W_out * Activation(W_in * x). FFN Fusion या वस्तुस्थितीचा फायदा घेते की लिनियर ट्रान्सफॉर्मेशन अनेकदा एकत्र केले जाऊ शकतात.
फ्यूजन प्रक्रिया वैयक्तिक FFN स्तरांचे वेट्स एकत्रित (concatenating the weights) करून कार्य करते. विशेषतः, सलग FFNs चे इनपुट वेट मॅट्रिक्स (W_in) एकत्रित केले जातात (उदा. ब्लॉक-डायगोनली) फ्यूज केलेल्या स्तरासाठी एकाच, मोठ्या इनपुट वेट मॅट्रिक्समध्ये. त्याचप्रमाणे, आउटपुट वेट मॅट्रिक्स (W_out) एकत्रित करून एकच, विस्तृत आउटपुट वेट मॅट्रिक्स तयार केले जाते. ॲक्टिव्हेशन फंक्शन या मोठ्या रचनेत घटक-निहाय (element-wise) लागू केले जाते. ही रचना सुनिश्चित करते की फ्यूज केलेला FFN मूळ इनपुट x वर मूळ FFNs शी संबंधित समांतर मार्गांवर एकाच वेळी कार्य करतो. या समांतर मार्गांचे आउटपुट नंतर एकत्रित आउटपुट वेट्सच्या रचनेद्वारे अप्रत्यक्षपणे एकत्रित केले जातात.
सैद्धांतिक आधार पुष्टी करतो की ही फ्यूज केलेली रचना मूळ FFNs च्या क्रमाप्रमाणेच प्रतिनिधित्वात्मक क्षमता (representational capacity) राखू शकते, जर मूळ स्तरांमधील अवलंबित्व खरोखरच कमी असेल. मुख्य गोष्ट म्हणजे फ्यूजनसाठी कोणते क्रम योग्य आहेत हे ओळखणे. हे पद्धतशीरपणे करण्यासाठी, NVIDIA संशोधकांनी अवलंबित्व विश्लेषण (dependency analysis) तंत्र वापरले. त्यांनी प्रतिनिधिक इनपुट टोकन्सच्या संचासाठी सलग FFN स्तरांच्या आउटपुट हिडन स्टेट्समधील (output hidden states) cosine distance मोजले. लहान cosine distance सूचित करते की एका FFN चा आउटपुट वेक्टर क्रमातील पुढील FFN च्या आउटपुट वेक्टरच्या अगदी समान दिशेने निर्देशित करतो. हे साम्य कमी कार्यात्मक अवलंबित्व सूचित करते – दुसरा FFN पहिल्याने स्थापित केलेल्या माहिती प्रतिनिधित्वात drastic बदल करत नाही. स्तरांवर सातत्याने कमी cosine distance दर्शवणारे FFNs चे क्रम फ्यूजनसाठी प्रमुख उमेदवार म्हणून ओळखले गेले, कारण त्यांना विलीन केल्याने मॉडेलच्या शिकलेल्या प्रतिनिधित्वांमध्ये आणि एकूण कामगिरीत व्यत्यय येण्याची शक्यता कमी होती. हा डेटा-आधारित दृष्टिकोन FFN Fusion चा मॉडेलच्या त्या भागांवर लक्ष्यित अनुप्रयोग करण्यास अनुमती देतो जिथे ते सर्वात प्रभावी आणि कमीतकमी व्यत्यय आणणारे असेल.
महाकाय ते धावपटू: Ultra-253B-Base परिवर्तन
FFN Fusion ची व्यावहारिक शक्ती त्यावेळच्या सर्वात मोठ्या सार्वजनिकरित्या ज्ञात मॉडेल्सपैकी एक, Llama-3.1-405B-Instruct वर त्याच्या अनुप्रयोगाद्वारे स्पष्टपणे दिसून आली. 405 अब्ज पॅरामीटर्स असलेले हे मॉडेल, इन्फरन्ससाठी महत्त्वपूर्ण संगणकीय आव्हान होते. संशोधकांनी Ultra-253B-Base नावाचे नवीन, अधिक कार्यक्षम मॉडेल तयार करण्यासाठी FFN Fusion ला धोरणात्मक प्रुनिंगसह एकत्रित करून संरचनात्मक सुधारणेची प्रक्रिया सुरू केली.
परिवर्तन प्रक्रियेत अनेक पायऱ्या समाविष्ट होत्या:
- विश्लेषण (Analysis): त्यांचे अवलंबित्व विश्लेषण साधने (cosine distances मोजून) वापरून, संशोधकांनी Llama-405B आर्किटेक्चरमधील सलग FFN स्तरांचे क्रम ओळखले ज्यात कमी आंतर-स्तर अवलंबित्व दिसून आले.
- फ्यूजन (Fusion): हे ओळखलेले FFN क्रम नंतर पूर्वी वर्णन केल्याप्रमाणे (वेट्स एकत्रित करून) एकाच, विस्तृत FFN स्तरांमध्ये फ्यूज केले गेले. यामुळे नेटवर्कमधील अनुक्रमिक पायऱ्यांची संख्या थेट कमी झाली.
- प्रुनिंग (Pruning): त्याच वेळी किंवा त्यानंतर, कमी महत्त्वपूर्ण मानले जाणारे पॅरामीटर्स (संभाव्यतः मानक प्रुनिंग तंत्रांद्वारे किंवा फ्यूजन प्रक्रियेद्वारे माहितीनुसार ओळखले गेलेले) मॉडेलमधून काढून टाकण्यात आले.
या एकत्रित दृष्टिकोनामुळे Ultra-253B-Base हे 253 अब्ज पॅरामीटर्स असलेले मॉडेल तयार झाले. हे मूळ 405B मॉडेलपेक्षा 37% पेक्षा जास्त पॅरामीटर्सची लक्षणीय घट दर्शवते. फ्यूजनद्वारे साधलेले संरचनात्मक बदल कामगिरी टिकवून ठेवण्याच्या उद्देशाने एवढ्या मोठ्या आकारातील कपात सक्षम करण्यासाठी महत्त्वाचे होते. ध्येय केवळ एक लहान मॉडेल नव्हते, तर FFN Fusion द्वारे अनलॉक केलेल्या वाढीव समांतरतेमुळे मूलभूतपणे वेगवान आणि अधिक संगणकीयदृष्ट्या काटकसरीचे मॉडेल होते. या केस स्टडीने एक महत्त्वपूर्ण संकल्पना-सिद्धी (proof-of-concept) म्हणून काम केले, हे दर्शविले की मोठ्या-प्रमाणातील मॉडेल्सची कार्यक्षमतेसाठी लक्षणीय पुनर्रचना केली जाऊ शकते.
फायदे मोजणे: कामगिरी, वेग आणि संसाधन बचत
कोणत्याही ऑप्टिमायझेशन तंत्राची खरी कसोटी त्याच्या मोजण्यायोग्य प्रभावामध्ये असते. Ultra-253B-Base साठी, Llama-405B बेसवर FFN Fusion आणि प्रुनिंग लागू केल्यामुळे मिळालेले परिणाम आकर्षक होते, क्षमतेमध्ये लक्षणीय तडजोड न करता अनेक आयामांमध्ये महत्त्वपूर्ण सुधारणा दर्शवतात.
इन्फरन्स वेगआणि खर्च (Inference Speed and Cost): सर्वात लक्षणीय फायदे इन्फरन्स कार्यक्षमतेत दिसून आले. मूळ 405B पॅरामीटर मॉडेलच्या तुलनेत, Ultra-253B-Base ने साध्य केले:
- इन्फरन्स लेटन्सीमध्ये 1.71x सुधारणा. याचा अर्थ मॉडेल लक्षणीय वेगाने प्रतिसाद देऊ शकते, जे रिअल-टाइम अनुप्रयोगांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
- बॅच साइज 32 वर मोजल्यास प्रति-टोकन संगणकीय खर्चात 35x घट. प्रति टोकन संगणकीय ऑपरेशन्स (FLOPs) मधील ही नाट्यमय घट थेट कमी ऊर्जा वापर आणि मॉडेल सर्व्ह करण्यासाठी कमी हार्डवेअर आवश्यकतांमध्ये रूपांतरित होते.
मॉडेल कामगिरी बेंचमार्क (Model Performance Benchmarks): महत्त्वाचे म्हणजे, या कार्यक्षमतेतील सुधारणा मॉडेलच्या बुद्धिमत्तेच्या किंवा क्षमतांच्या किंमतीवर आल्या नाहीत. Ultra-253B-Base चे मानक LLM बेंचमार्कच्या संचावर कठोरपणे मूल्यांकन केले गेले, ज्यात मूळ, खूप मोठ्या मॉडेलच्या तुलनेत अत्यंत स्पर्धात्मक आणि काही बाबतीत जास्त गुण मिळवले:
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding): 85.17%
- MMLU-Pro (एक अधिक आव्हानात्मक आवृत्ती): 72.25%
- Arena Hard (कठीण प्रॉम्प्ट्सवर मानवी पसंतीचे मूल्यांकन): 84.92%
- HumanEval (कोड जनरेशन क्षमता): 86.58%
- MT-Bench (मल्टी-टर्न संभाषण गुणवत्ता): 9.19
हे गुण दर्शवतात की फ्यूज केलेल्या आणि प्रुन केलेल्या मॉडेलने 253 अब्ज पॅरामीटर्स असूनही, त्याच्या 405B-पॅरामीटर पूर्वजांच्या तुलनेत समज, तर्क, कोडिंग क्षमता आणि संभाषण गुणवत्तेची खूप उच्च पातळी राखली.
मेमरी कार्यक्षमता (Memory Efficiency): संगणकीय वेग आणि खर्चाच्या पलीकडे, FFN Fusion ने मेमरी बचतीमध्येही योगदान दिले. संरचनात्मक बदलांमुळे, संभाव्यतः फ्यूजनमुळे सक्षम झालेल्या इतर ऑप्टिमायझेशनसह, इन्फरन्स दरम्यान आवश्यक असलेल्या की-व्हॅल्यू (KV) कॅशेच्या आकारात 2x घट झाली. KV cache इंटरमीडिएट ॲक्टिव्हेशन्स (attention keys and values) संग्रहित करते आणि विशेषतः लांब इनपुट क्रमांसाठी लक्षणीय GPU मेमरी वापरू शकते. ही आवश्यकता अर्धी केल्याने कमी मेमरी-केंद्रित हार्डवेअरवर मॉडेल चालवणे किंवा समान मेमरी मर्यादेत लांब संदर्भ (contexts) प्रक्रिया करणे शक्य होते.
हे परिमाणवाचक परिणाम FFN Fusion च्या प्रभावीतेवर जोर देतात. यामुळे केवळ लहानच नव्हे तर वेग, संगणकीय ऑपरेशन्स आणि मेमरी वापराच्या बाबतीत मूलभूतपणे अधिक कार्यक्षम असलेले मॉडेल तयार करणे शक्य झाले, आणि हे सर्व आव्हानात्मक बेंचमार्कवर उच्च-स्तरीय कामगिरी राखताना.
ज्ञान जतन करणे: प्रशिक्षण आणि फाइन-ट्यूनिंगची महत्त्वपूर्ण भूमिका
FFN Fusion आणि प्रुनिंग सारख्या तंत्रांद्वारे Llama-405B सारख्या मोठ्या, पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडेलमध्ये संरचनात्मक बदल केल्याने त्याच्या शिकलेल्या पॅरामीटर्सचे नाजूक संतुलन अपरिहार्यपणे बिघडते. जरी गणितीय समतुल्यता स्थानिक पातळीवर कार्य जतन करण्याचे उद्दिष्ट ठेवत असली तरी, नेटवर्कचे जागतिक वर्तन बदलू शकते. परिणामी Ultra-253B-Base मॉडेल केवळ अधिक कार्यक्षम बनले नाही तर त्याने उच्च पातळीची कामगिरी देखील टिकवून ठेवली आहे याची खात्री करण्यासाठी, एक काळजीपूर्वक आयोजित पोस्ट-मॉडिफिकेशन प्रशिक्षण प्रक्रिया आवश्यक होती.
या प्रक्रियेत दोन मुख्य टप्पे समाविष्ट होते:
ज्ञान ऊर्ध्वपातन (Knowledge Distillation): पहिली पायरी म्हणजे मूळ, मोठ्या मॉडेलमधून (किंवा योग्य शिक्षक मॉडेलमधून) ज्ञान सुधारित आर्किटेक्चरमध्ये हस्तांतरित करणे. हे ऊर्ध्वपातनद्वारे साधले गेले, जिथे Ultra-253B-Base मॉडेलला शिक्षक मॉडेलचे आउटपुट किंवा अंतर्गत प्रतिनिधित्वांचे अनुकरण करण्यासाठी प्रशिक्षित केले गेले. या टप्प्यात एका मोठ्या डेटासेटचा वापर केला गेला, विशेषतः 54 अब्ज टोकन्स, ज्यावर 8k संदर्भ विंडो (context window) सह प्रक्रिया केली गेली. ऊर्ध्वपातन फ्यूज केलेल्या आणि प्रुन केलेल्या मॉडेलला संरचनात्मक बदलांदरम्यान किंचित विचलित झालेल्या बारकावे आणि क्षमता पुन्हा मिळविण्यात मदत करते.
टप्प्याटप्प्याने फाइन-ट्यूनिंग (Staged Fine-Tuning): ऊर्ध्वपातननंतर, मॉडेलला क्रमशः लांब संदर्भ लांबी हाताळण्यासाठी विशेषतः डिझाइन केलेल्या फाइन-ट्यूनिंगच्या मालिकेतून जावे लागले. हे आधुनिक LLMs साठी महत्त्वपूर्ण आहे, ज्यांच्याकडून अनेकदा विस्तृत इनपुटवर आधारित मजकूर प्रक्रिया आणि तयार करण्याची अपेक्षा केली जाते. फाइन-ट्यूनिंग टप्प्याटप्प्याने पुढे सरकले:
- 16k संदर्भ विंडो वर फाइन-ट्यूनिंग.
- 32k संदर्भ विंडो वर पुढील फाइन-ट्यूनिंग.
- 128k संदर्भ विंडो वर अंतिम फाइन-ट्यूनिंग टप्पा.
हा टप्प्याटप्प्याचा दृष्टिकोन मॉडेलला त्याचे पॅरामीटर्स, ज्यात नव्याने तयार झालेले फ्यूज केलेले FFN स्तर आणि ऑप्टिमाइझ केलेले KV cache मेकॅनिझम समाविष्ट आहेत, हळूहळू जुळवून घेण्यास अनुमती देतो, ज्यामुळे खूप लांब क्रमांवर अवलंबित्व आणि माहितीचा प्रवाह प्रभावीपणे व्यवस्थापित करता येतो. प्रत्येक टप्पा मागील टप्प्यावर आधारित असतो, ज्यामुळे वेगवेगळ्या संदर्भ आकारांमध्ये स्थिरता आणि मजबूत कामगिरी सुनिश्चित होते.
मोठ्या प्रमाणावरील ऊर्ध्वपातन आणि टप्प्याटप्प्याने, लांब-संदर्भ फाइन-ट्यूनिंग एकत्र करणारी ही काळजीपूर्वक प्रशिक्षण पद्धत, संरचनात्मक कार्यक्षमता आणि उच्च-विश्वासार्हता कामगिरी यांच्यातील अंतर भरून काढण्यासाठी महत्त्वपूर्ण होती. यामुळे FFN Fusion द्वारे वितरीत केलेले वेग, खर्च आणि मेमरी फायदे मॉडेलच्या अचूकतेशी आणि मागणी असलेल्या बेंचमार्कवरील क्षमतांशी तडजोड करत नाहीत याची खात्री झाली.
विस्तृत क्षितिजे: सामान्यीकरणक्षमता आणि भविष्यातील दिशा
Llama-405B चे Ultra-253B-Base मध्ये यशस्वी परिवर्तन FFN Fusion च्या क्षमतेचा मजबूत पुरावा प्रदान करते, परंतु त्याचे खरे मूल्य त्याच्या व्यापक लागूकरणीयतेमध्ये (applicability) आणि भविष्यातील LLM डिझाइनसाठी ते देत असलेल्या अंतर्दृष्टीमध्ये आहे. संशोधनाने दाखवून दिले की ही केवळ मोठ्या मॉडेल्सना लागू होणारी एक-वेळची युक्ती नव्हती.
प्रमाणांमध्ये प्रमाणीकरण (Validation Across Scales): NVIDIA संशोधकांनी स्पष्टपणे FFN Fusion पद्धतीची विविध आकारांच्या मॉडेल्सवर चाचणी केली. त्यांनी 70B-पॅरामीटर मॉडेल्स वर यशस्वीरित्या तंत्र लागू केले, त्यांच्या मूळ समकक्षांच्या तुलनेत समान कार्यक्षमता वाढ प्राप्त केली. त्यांनी 49B स्केलवर प्रमाणीकरणाचा अहवाल देखील दिला, ज्यामुळे FFN स्वातंत्र्य आणि फ्यूजनची क्षमता ही केवळ सर्वात मोठ्या मॉडेल्सची वैशिष्ट्ये नाहीत, तर transformer आर्किटेक्चरची अधिक सामान्य मालमत्ता असू शकते, जी मोठ्या प्रमाणावर अधिक स्पष्ट होऊ शकते जिथे खोल FFN क्रम नैसर्गिकरित्या उद्भवतात, या कल्पनेला आणखी बळकटी मिळाली. हे सूचित करते की FFN Fusion LLM ऑप्टिमायझेशन शस्त्रागारात एक मानक साधन बनू शकते, जे मॉडेल आकारांच्या श्रेणीवर लागू होते.
FFN वि. पूर्ण ब्लॉक फ्यूजन (FFN vs. Full Block Fusion): संशोधनाने transformer ब्लॉक मधील attention layers च्या तुलनेत FFN layers च्या विशिष्ट भूमिकेवर देखील प्रकाश टाकला. सलग FFN layers मध्ये अनेकदा कमी अवलंबित्व दिसून आले, ज्यामुळे ते फ्यूजनसाठी आदर्श बनले, परंतु संपूर्ण transformer ब्लॉक्स (attention आणि FFN layers दोन्हीसह) समांतर करण्याचा प्रयत्न अधिक आव्हानात्मक ठरला. विश्लेषणाने attention mechanisms शी संबंधित मजबूत परस्परावलंबन दर्शविले. संपूर्ण ब्लॉक्स एकाच वेळी फ्यूज केल्याने कामगिरीत अधिक लक्षणीय घट झाली, हे सूचित करते की attention layers टोकन्समध्ये माहिती एकत्रित करण्यात अधिक महत्त्वपूर्ण, अनुक्रमिकरित्या अवलंबून असलेली भूमिका बजावतात. हे निष्कर्ष प्रभावी समांतरतेच्या सीमा निश्चित करण्यात मदत करतात – FFN क्रम सुपीक जमीन आहेत, तर attention mechanisms ला भिन्न ऑप्टिमायझेशन धोरणांची आवश्यकता असू शकते.
LLM आर्किटेक्चरसाठी परिणाम (Implications for LLM Architecture): FFN Fusion केवळ पोस्ट-हॉक ऑप्टिमायझेशन तंत्रापेक्षा अधिक ऑफर करते; ते भविष्यातील LLMs डिझाइन करण्यासाठी मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्रदान करते. FFNs चे क्रम अनेकदा समांतर करण्यायोग्य एकक म्हणून मानले जाऊ शकतात हा शोध transformer डिझाइनला आधार देणाऱ्या कठोर अनुक्रमिक गृहीतकाला आव्हान देतो. हे नवीन आर्किटेक्चर्सना प्रेरणा देऊ शकते जे सुरुवातीपासूनच अधिक समांतर-अनुकूल असतील. भविष्यातील मॉडेल्स FFN संरचनांसह डिझाइन केले जाऊ शकतात जे स्पष्टपणे फ्यूजन किंवा समांतर अंमलबजावणीसाठी असतील, ज्यामुळे संभाव्यतः हार्डवेअर-सॉफ्टवेअर सह-डिझाइन (hardware-software co-design) होऊ शकते जिथे GPU आर्किटेक्चर्स या प्रकारच्या समांतरतेचा फायदा घेण्यासाठी आणखी ऑप्टिमाइझ केले जातात. आंतर-स्तर अवलंबित्व मोजण्यासाठी cosine distance वापरणारी पद्धतशीर पद्धत न्यूरल नेटवर्क संरचना समजून घेण्यासाठी आणि पुन्हा डिझाइन करण्यासाठी एक मौल्यवान विश्लेषणात्मक साधन देखील प्रदान करते. विद्यमान घटकांना समांतर करण्यावर केंद्रित विचारपूर्वक संरचनात्मक पुनर्रचनेद्वारे महत्त्वपूर्ण कार्यक्षमता वाढ शक्य आहे हे दाखवून, FFN Fusion शक्तिशाली आणि अधिक संगणकीयदृष्ट्या टिकाऊ (computationally sustainable) LLMs विकसित करण्याचा मार्ग मोकळा करते. हे अत्याधुनिक AI च्या वाढत्या संसाधन मागण्या कमी करण्याच्या दिशेने एक मार्ग हायलाइट करते.