Architectuur van grote taalmodellen (LLM's)

Transformer-architectuur: De basis van moderne LLM's

De Transformer-architectuur vertegenwoordigt een fundamentele doorbraak op het gebied van natuurlijke taalverwerking en vormt de basis van alle moderne grote taalmodellen (LLM's). In tegenstelling tot eerdere benaderingen gebaseerd op recurrente (RNN) of convolutionele (CNN) neurale netwerken, maken transformers gebruik van het zogenaamde attention-mechanisme, dat het mogelijk maakt om langetermijnafhankelijkheden in tekst efficiënt vast te leggen zonder sequentiële verwerking. Deze architectonische basis is cruciaal voor een efficiënt trainingsproces van taalmodellen.

Een belangrijk kenmerk van de Transformer-architectuur is de parallelliseerbaarheid - alle tokens van de invoersequentie kunnen tegelijkertijd worden verwerkt, wat zowel de training als de inferentie drastisch versnelt. Een standaard transformer bestaat uit een encoder (coderingsgedeelte) en een decoder (decoderingsgedeelte), waarbij moderne LLM's zoals GPT voornamelijk een decoder-only architectuur gebruiken, terwijl modellen zoals BERT encoder-only zijn. Modellen zoals T5 of BART maken gebruik van de volledige encoder-decoder architectuur.

Technische specificaties van transformermodellen

Moderne LLM's zoals GPT-4, Claude of Llama 2 implementeren diepe transformer-architecturen met tientallen tot honderden lagen. Elke laag (layer) verwerkt informatie via multi-head attention mechanismen en feed-forward neurale netwerken. De prestaties van het model worden grotendeels bepaald door het aantal parameters (gewichten), dat varieert van enkele miljarden bij kleinere modellen tot honderden miljarden of zelfs biljoenen bij de grootste systemen.

Self-attention mechanismen en hun implementatie

Self-attention (ook wel scaled dot-product attention genoemd) is een cruciaal onderdeel van de Transformer-architectuur. Dit mechanisme stelt het model in staat om de relaties en afhankelijkheden tussen alle tokens in een sequentie te evalueren en dynamisch te bepalen op welke delen van de tekst het zich moet richten bij het interpreteren van een specifiek woord of een specifieke zin.

Technisch gezien transformeert self-attention elk token in drie verschillende vectoren: query (Q), key (K) en value (V). De daaropvolgende attention-berekening omvat matrixvermenigvuldiging van Q en K, schaling van het resultaat, toepassing van de softmax-functie om attention-gewichten te verkrijgen, en ten slotte vermenigvuldiging met de V-matrix om een contextueel verrijkte representatie te verkrijgen. Wiskundig kan dit proces worden uitgedrukt met de vergelijking:

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

Multi-head attention

Moderne LLM's maken gebruik van zogenaamde multi-head attention, waardoor het model tegelijkertijd verschillende soorten relaties in de tekst kan volgen. Eén attention head kan bijvoorbeeld syntactische relaties volgen, terwijl een andere zich richt op semantische gelijkenis of coreferentierelaties. Het aantal attention heads is een belangrijke hyperparameter, die doorgaans varieert van 12 bij kleinere modellen tot 96 of meer bij de grootste systemen. Elke head opereert in een lagere dimensie dan de oorspronkelijke embedding-vector, wat zorgt voor computationele efficiëntie met behoud van de expressieve kracht van het model.

Embedding-dimensies en tokenrepresentatie

De embedding-dimensie is een cruciale hyperparameter die de grootte bepaalt van de vectorrepresentatie van individuele tokens in het taalmodel. In moderne LLM's varieert deze waarde doorgaans van 768 bij kleinere modellen tot 12288 of meer bij de grootste systemen. Een grotere embedding-dimensie maakt het mogelijk om fijnere semantische nuances en complexere linguïstische relaties vast te leggen, maar verhoogt tegelijkertijd de computationele complexiteit en het aantal parameters van het model.

Het proces van het converteren van tokens naar embeddings omvat een opzoektabel (lookup table), waarbij elke mogelijke token correspondeert met een unieke embedding-vector. Deze initiële embeddings worden verder verrijkt met positionele informatie via zogenaamde positionele embeddings, die kunnen worden geïmplementeerd als leerbare parameters of met behulp van deterministische sinusoïdale functies.

Contextuele capaciteit van embeddings

Een belangrijk aspect van embeddings in LLM's is hun contextuele capaciteit, d.w.z. het vermogen om informatie over relaties tussen tokens over lange sequenties te bewaren. Moderne modellen zoals GPT-4 of Claude 3 Opus bereiken contextvensters van 32K tot 128K tokens, wat de verwerking van lange documenten, complexe conversaties of geavanceerde instructies mogelijk maakt. Een correcte implementatie van positionele embeddings is cruciaal voor het effectief schalen van het contextvenster, waarbij geavanceerde modellen technieken zoals RoPE (Rotary Position Embedding) of ALiBi (Attention with Linear Biases) gebruiken om de prestaties op lange sequenties te verbeteren.

Feed-forward neurale netwerken in LLM's

Feed-forward neurale netwerken (FFN's) vormen het tweede hoofdcomponent van elke transformerlaag, volgend op het self-attention mechanisme. Terwijl attention relaties tussen tokens vastlegt, verwerkt de FFN informatie voor elk token afzonderlijk en past niet-lineaire transformaties toe die cruciaal zijn voor de expressieve kracht van het model.

Een typische implementatie van een FFN in een transformer omvat twee lineaire transformaties met een activatiefunctie (meestal ReLU of GELU) ertussen. Wiskundig kan dit proces worden uitgedrukt als:

FFN(x) = Linear₂(Activation(Linear₁(x)))

Parametrisering en optimalisatie van FFN's

Vanuit architectonisch oogpunt is de belangrijkste parameter van de FFN de zogenaamde hidden dimension, die de grootte bepaalt van het tussenresultaat na de eerste lineaire transformatie. Deze waarde is doorgaans 4x groter dan de embedding-dimensie, wat zorgt voor voldoende capaciteit om complexe patronen vast te leggen. In moderne architecturen zoals PaLM of Chinchilla wordt geëxperimenteerd met alternatieve configuraties, waaronder SwiGLU- of GeGLU-activaties en mixtures-of-experts benaderingen, die de efficiëntie van FFN-componenten verder verhogen.

Een interessant aspect van FFN-componenten is dat ze het merendeel van de parameters van moderne LLM's vormen - doorgaans 60-70% van alle gewichten. Dit maakt ze primaire kandidaten voor optimalisatietechnieken zoals pruning (verwijdering van onnodige gewichten), kwantisatie of low-rank approximatie in gevallen waarin het geheugengebruik van het model moet worden verminderd.

Modelkwantisatie en andere optimalisatietechnieken

Kwantisatie is een cruciale optimalisatietechniek die het mogelijk maakt om het geheugengebruik van LLM's te verminderen met behoud van de meeste van hun capaciteiten. Het principe is gebaseerd op het converteren van modelparameters van hoge precisie (doorgaans 32-bit float-waarden) naar lagere precisie (16-bit, 8-bit of zelfs 4-bit representaties). Correct geïmplementeerde kwantisatie kan de modelgrootte tot 8x verkleinen met minimale impact op de kwaliteit van de antwoorden.

Moderne benaderingen zoals GPTQ, AWQ of QLoRA implementeren geavanceerde kwantisatie-algoritmen die het proces optimaliseren op basis van statistische eigenschappen van de gewichten en hun belang voor de nauwkeurigheid van het model. Post-training kwantisatie (PTQ) past compressie toe op een reeds getraind model, terwijl quantization-aware training (QAT) kwantisatie-aspecten direct integreert in het trainingsproces.

Andere optimalisatietechnieken

Naast kwantisatie maken moderne LLM's gebruik van een reeks andere optimalisatietechnieken:

Model pruning - systematische verwijdering van minder belangrijke gewichten of hele modelcomponenten op basis van hun invloed op de uiteindelijke prestaties

Knowledge distillation - training van een kleiner "student" model om het gedrag van een groter "teacher" model na te bootsen

Low-rank adaptatie - aanpassing van geselecteerde modelcomponenten met behulp van laag-rang matrices, wat efficiënte fine-tuning mogelijk maakt met minimale geheugenvereisten

Sparse attention - implementatie van attention mechanismen die niet noodzakelijkerwijs relaties tussen alle tokens hoeven te evalueren, maar zich alleen richten op potentieel relevante paren

Model sharding en gedistribueerde verwerking

Model sharding is een techniek voor het distribueren van parameters en berekeningen van grote taalmodellen over meerdere rekeneenheden (GPU's/TPU's), wat efficiënte training en implementatie mogelijk maakt van modellen die te groot zijn om in het geheugen van één accelerator te passen. Er zijn vier belangrijke benaderingen voor sharding, elk met zijn eigen voordelen en beperkingen.

Tensor Parallelism verdeelt individuele matrices en tensoren in segmenten die gelijktijdig op verschillende apparaten worden verwerkt. Deze benadering minimaliseert de communicatie-overhead, maar vereist snelle verbindingen tussen de acceleratoren.

Pipeline Parallelism distribueert volledige lagen van het model over verschillende apparaten, die de gegevens sequentieel als een pipeline verwerken. Deze benadering maakt efficiënt gebruik van geheugen, maar kan leiden tot een onevenwichtige belasting van de apparaten.

Geavanceerde distributiestrategieën

3D Parallelism combineert tensor en pipeline parallelism met data parallelism (verwerking van verschillende batch-samples op verschillende apparaten), wat maximale benutting van beschikbare rekenresources mogelijk maakt bij het trainen van extreem grote modellen.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimineert redundantie bij het opslaan van optimizer-statussen, gradiënten en modelparameters over GPU's. ZeRO-3, de meest geavanceerde variant, verdeelt individuele modelparameters zodanig dat elke GPU slechts een klein deel van het totale model opslaat, wat het trainen van modellen met vele miljarden parameters mogelijk maakt, zelfs op relatief beperkte hardwaresystemen.

De implementatie van efficiënte sharding-strategieën vereist gespecialiseerde frameworks zoals DeepSpeed, Megatron-LM of Mesh TensorFlow, die de complexe aspecten van distributie en synchronisatie automatiseren. Deze frameworks implementeren vaak aanvullende optimalisaties zoals gradient checkpointing, mixed-precision training of activation recomputation om de efficiëntie verder te verbeteren en het geheugengebruik te verminderen.

Vergelijking van architecturen van moderne taalmodellen

Architectonische verschillen tussen moderne LLM's spelen een cruciale rol in hun capaciteiten, efficiëntie en geschiktheid voor verschillende toepassingen. Hoewel ze allemaal een transformer-basis gebruiken, bestaan er significante variaties in de implementatie van individuele componenten die hun prestaties en kenmerken beïnvloeden.

GPT-architectuur (Generative Pre-trained Transformer) maakt gebruik van een decoder-only benadering met autoregressieve tekstgeneratie, wat het ideaal maakt voor generatieve taken. Nieuwere versies zoals GPT-4 implementeren geavanceerde technieken zowel op architectuurniveau (groter contextvenster, multimodale inputs) als op trainingsniveau (RLHF, constitutionele benaderingen).

PaLM-architectuur (Pathways Language Model) van Google introduceerde innovaties zoals SwiGLU-activaties, multi-query attention en geschaalde RoPE, wat efficiëntere schaling naar honderden miljarden parameters mogelijk maakte. Gemini, de opvolger van PaLM, integreerde multimodale capaciteiten verder rechtstreeks in de modelarchitectuur.

Gespecialiseerde architecturen en nieuwe benaderingen

Mixtures of experts (MoE) zoals Mixtral vertegenwoordigen een hybride benadering waarbij elk token slechts door een subset van gespecialiseerde "expert"-netwerken wordt verwerkt. Deze techniek maakt het mogelijk om het aantal modelparameters drastisch te verhogen met behoud van vergelijkbare computationele complexiteit tijdens inferentie.

State-space modellen zoals Mamba vormen een potentieel alternatief voor transformers, dat de voordelen van recurrente en convolutionele benaderingen combineert met lineaire schaalbaarheid ten opzichte van de sequentielengte. Deze modellen zijn bijzonder veelbelovend voor de verwerking van zeer lange contexten (100K+ tokens).

Bij het kiezen van een architectuur voor een specifieke toepassing moeten compromissen worden overwogen tussen nauwkeurigheid, computationele efficiëntie, geheugenvereisten en specifieke capaciteiten zoals langetermijngeheugen of multimodale verwerking. Het nieuwste onderzoek richt zich op hybride benaderingen die de sterke punten van verschillende architecturen combineren en technieken zoals retrieval-augmented generation, die de capaciteiten van modellen uitbreiden met expliciete toegang tot externe kennis.