Architektura velkých jazykových modelů (LLM)

Transformerová architektura: Základ moderních LLM

Transformerová architektura představuje fundamentální průlom v oblasti zpracování přirozeného jazyka a tvoří základ všech moderních velkých jazykových modelů (LLM). Na rozdíl od předchozích přístupů založených na rekurentních (RNN) nebo konvolučních (CNN) neuronových sítích, transformery využívají tzv. mechanismus attention, který umožňuje efektivně zachytit dlouhodobé závislosti v textu bez sekvenčního zpracování. Tento architektonický základ je klíčový pro efektivní proces tréninku jazykových modelů.

Klíčovou vlastností transformerové architektury je její paralelizovatelnost - všechny tokeny vstupní sekvence mohou být zpracovány současně, což dramaticky zrychluje trénink i inferenci. Standardní transformer se skládá z encoderu (kódovací části) a decoderu (dekódovací části), přičemž moderní LLM jako GPT využívají primárně decoder-only architekturu, zatímco modely jako BERT jsou encoder-only. Modely typu T5 nebo BART využívají kompletní encoder-decoder architekturu.

Technické specifikace transformerových modelů

Moderní LLM jako jsou GPT-4, Claude nebo Llama 2 implementují hluboké transformerové architektury s desítkami až stovkami vrstev. Každá vrstva (layer) zpracovává informace prostřednictvím multi-head attention mechanismů a feed-forward neuronových sítí. Výkonnost modelu je do značné míry určena počtem parametrů (vah), který se pohybuje od jednotek miliard u menších modelů až po stovky miliard nebo dokonce biliony u největších systémů.

Self-attention mechanismy a jejich implementace

Self-attention (někdy nazývaný také scaled dot-product attention) představuje klíčovou komponentu transformerové architektury. Tento mechanismus umožňuje modelu vyhodnotit vztahy a závislosti mezi všemi tokeny v sekvenci a dynamicky určit, na které části textu se zaměřit při interpretaci konkrétního slova nebo fráze.

Z technického hlediska self-attention transformuje každý token do tří různých vektorů: query (Q), key (K) a value (V). Následný attention výpočet zahrnuje násobení matic Q a K, škálování výsledku, aplikaci softmax funkce pro získání attention vah a nakonec násobení s maticí V pro získání kontextově obohacené reprezentace. Matematicky lze tento proces vyjádřit rovnicí:

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

Multi-head attention

Moderní LLM využívají tzv. multi-head attention, což umožňuje modelu současně sledovat různé typy vztahů v textu. Například jeden attention head může sledovat syntaktické vztahy, zatímco jiný se zaměřuje na sémantickou podobnost nebo koreferenční vztahy. Počet attention heads je důležitým hyperparametrem, který se typicky pohybuje od 12 u menších modelů až po 96 nebo více u největších systémů. Každý head operuje v nižší dimenzi než původní embedding vektor, což zajišťuje výpočetní efektivitu při zachování expresivní schopnosti modelu.

Embedding dimenze a reprezentace tokenů

Embedding dimenze představuje klíčový hyperparametr, který určuje velikost vektorové reprezentace jednotlivých tokenů v jazykovém modelu. V moderních LLM se tato hodnota typicky pohybuje od 768 u menších modelů po 12288 nebo více u největších systémů. Větší embedding dimenze umožňuje zachytit jemnější sémantické nuance a komplexnější lingvistické vztahy, ale zároveň zvyšuje výpočetní náročnost a množství parametrů modelu.

Proces konverze tokenů na embeddingy zahrnuje vyhledávací tabulku (lookup table), kde každému možnému tokenu odpovídá unikátní embedding vektor. Tyto počáteční embeddingy jsou dále obohaceny o poziční informace prostřednictvím tzv. pozičních embeddingů, které mohou být implementovány buď jako naučitelné parametry nebo pomocí deterministických sinusoidálních funkcí.

Kontextová kapacita embeddingů

Důležitým aspektem embeddingů v LLM je jejich kontextová kapacita, tedy schopnost uchovat informace o vztazích mezi tokeny napříč dlouhými sekvencemi. Moderní modely jako GPT-4 nebo Claude 3 Opus dosahují kontextových oken o velikosti 32K až 128K tokenů, což umožňuje zpracování dlouhých dokumentů, komplexních konverzací nebo sofistikovaných instrukcí. Správná implementace pozičních embeddingů je kritická pro efektivní škálování kontextového okna, přičemž pokročilé modely využívají techniky jako RoPE (Rotary Position Embedding) nebo ALiBi (Attention with Linear Biases) pro zlepšení výkonu na dlouhých sekvencích.

Feed-forward neuronové sítě v LLM

Feed-forward neuronové sítě (FFN) tvoří druhou hlavní komponentu každé transformerové vrstvy, následující po self-attention mechanismu. Zatímco attention zachycuje vztahy mezi tokeny, FFN zpracovává informace pro každý token samostatně a aplikuje nelineární transformace, které jsou klíčové pro expresivní schopnost modelu.

Typická implementace FFN v transformeru zahrnuje dvě lineární transformace s aktivační funkcí (nejčastěji ReLU nebo GELU) mezi nimi. Matematicky lze tento proces vyjádřit jako:

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

Parametrizace a optimalizace FFN

Z hlediska architektury je klíčovým parametrem FFN tzv. hidden dimension, která určuje velikost mezivýsledku po první lineární transformaci. Tato hodnota je typicky 4x větší než embedding dimenze, což zajišťuje dostatečnou kapacitu pro zachycení komplexních vzorců. V moderních architekturách jako PaLM nebo Chinchilla se experimentuje s alternativními konfiguracemi, včetně SwiGLU nebo GeGLU aktivací a mixtures-of-experts přístupů, které dále zvyšují efektivitu FFN komponent.

Zajímavý aspekt FFN komponent je, že tvoří většinu parametrů moderních LLM - typicky 60-70% všech vah. To z nich činí primární kandidáty pro optimalizační techniky jako pruning (odstranění nepotřebných vah), kvantizace nebo low-rank aproximace v případech, kdy je potřeba redukovat paměťové nároky modelu.

Kvantizace a další optimalizační techniky

Kvantizace představuje klíčovou optimalizační techniku, která umožňuje redukovat paměťové nároky LLM při zachování většiny jejich schopností. Princip spočívá v převodu parametrů modelu z vysoké přesnosti (typicky 32-bitových float hodnot) na nižší přesnost (16-bit, 8-bit nebo dokonce 4-bit reprezentace). Správně implementovaná kvantizace může redukovat velikost modelu až 8x při minimálním dopadu na kvalitu odpovědí.

Moderní přístupy jako GPTQ, AWQ nebo QLoRA implementují sofistikované kvantizační algoritmy, které optimalizují proces na základě statistických vlastností vah a jejich důležitosti pro přesnost modelu. Post-training kvantizace (PTQ) aplikuje kompresi na již natrénovaný model, zatímco quantization-aware training (QAT) integruje kvantizační aspekty přímo do tréninkového procesu.

Další optimalizační techniky

Kromě kvantizace využívají moderní LLM řadu dalších optimalizačních technik:

Model pruning - systematické odstranění méně důležitých vah nebo celých komponent modelu na základě jejich vlivu na výsledný výkon

Knowledge distillation - trénink menšího "student" modelu tak, aby napodoboval chování většího "teacher" modelu

Low-rank adaptace - úprava vybraných komponent modelu pomocí nízkohodnostních matic, což umožňuje efektivní dolaďování (fine-tuning) při minimálních paměťových nárocích

Sparse attention - implementace attention mechanismů, které nemusí vyhodnocovat vztahy mezi všemi tokeny, ale zaměřují se pouze na potenciálně relevantní dvojice

Model sharding a distribuované zpracování

Model sharding představuje techniku distribuce parametrů a výpočtů velkých jazykových modelů na více výpočetních zařízení (GPU/TPU), což umožňuje efektivní trénink a nasazení modelů, které jsou příliš velké pro umístění do paměti jednoho akcelerátoru. Existují čtyři hlavní přístupy k shardingu, každý s vlastními výhodami a omezeními.

Tensor Parallelism rozděluje jednotlivé matice a tenzory na segmenty, které jsou zpracovány současně na různých zařízeních. Tento přístup minimalizuje komunikační overhead, ale vyžaduje vysokorychlostní propojení mezi akcelerátory.

Pipeline Parallelism distribuuje celé vrstvy modelu na různá zařízení, která zpracovávají data sekvenčně jako pipeline. Tento přístup efektivně využívá paměť, ale může vést k nevyváženému vytížení zařízení.

Pokročilé strategie distribuce

3D Parallelism kombinuje tensor a pipeline parallelism s data parallelism (zpracování různých batch vzorků na různých zařízeních), což umožňuje maximální využití dostupných výpočetních zdrojů při tréninku extrémně velkých modelů.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) eliminuje redundanci v ukládání optimizerových stavů, gradientů a parametrů modelu napříč GPU. ZeRO-3, nejpokročilejší varianta, rozděluje jednotlivé parametry modelu tak, že každý GPU ukládá pouze malou část celkového modelu, což umožňuje trénink multi-miliardových modelů i na relativně omezených hardwarových systémech.

Implementace efektivních sharding strategií vyžaduje specializované frameworky jako DeepSpeed, Megatron-LM nebo Mesh TensorFlow, které automatizují komplexní aspekty distribuce a synchronizace. Tyto frameworky často implementují další optimalizace jako gradient checkpointing, mixed-precision training nebo activation recomputation pro další zlepšení efektivity a redukci paměťových nároků.

Srovnání architektur moderních jazykových modelů

Architektonické rozdíly mezi moderními LLM hrají klíčovou roli v jejich schopnostech, efektivitě a vhodnosti pro různé aplikace. Zatímco všechny využívají transformerový základ, existují významné variace v implementaci jednotlivých komponent, které ovlivňují jejich výkon a charakteristiky.

GPT architektura (Generative Pre-trained Transformer) využívá decoder-only přístup s autoregresivním generováním textu, což ji činí ideální pro generativní úlohy. Novější verze jako GPT-4 implementují pokročilé techniky jak na úrovni architektury (větší kontextové okno, multi-modal vstupy), tak na úrovni tréninku (RLHF, konstituční přístupy).

PaLM architektura (Pathways Language Model) od Google zavedla inovace jako SwiGLU aktivace, multi-query attention a škálované RoPE, což umožnilo efektivnější škálování na stovky miliard parametrů. Gemini, následovník PaLM, dále integroval multimodální schopnosti přímo do architektury modelu.

Specializované architektury a nové přístupy

Mixtury expertů (MoE) jako Mixtral představují hybridní přístup, kde každý token je zpracován pouze podmnožinou specializovaných "expertních" sítí. Tato technika umožňuje dramaticky zvýšit počet parametrů modelu při zachování podobné výpočetní náročnosti během inference.

State-space modely jako Mamba představují potenciální alternativu k transformerům, která kombinuje výhody rekurentních a konvolučních přístupů s lineární škálovatelností vzhledem k délce sekvence. Tyto modely jsou obzvláště slibné pro zpracování velmi dlouhých kontextů (100K+ tokenů).

Při výběru architektury pro konkrétní aplikaci je třeba zvážit kompromisy mezi přesností, výpočetní eficiencí, paměťovými nároky a specifickými schopnostmi jako je dlouhodobá paměť nebo multimodální zpracování. Nejnovější výzkum se zaměřuje na hybridní přístupy kombinující silné stránky různých architektur a techniky jako retrieval-augmented generation, které rozšiřují schopnosti modelů o explicitní přístup k externím znalostem.