Arhitectura modelelor lingvistice mari (LLM)

Arhitectura Transformer: Fundamentul LLM-urilor moderne

Arhitectura Transformer reprezintă o descoperire fundamentală în domeniul procesării limbajului natural și constituie baza tuturor modelelor lingvistice mari (LLM) moderne. Spre deosebire de abordările anterioare bazate pe rețele neuronale recurente (RNN) sau convoluționale (CNN), transformerele utilizează așa-numitul mecanism de atenție, care permite captarea eficientă a dependențelor pe termen lung în text fără procesare secvențială. Această bază arhitecturală este esențială pentru procesul eficient de antrenare a modelelor lingvistice.

O caracteristică cheie a arhitecturii Transformer este paralelizabilitatea sa - toate tokenurile secvenței de intrare pot fi procesate simultan, ceea ce accelerează dramatic atât antrenamentul, cât și inferența. Un transformer standard constă dintr-un encoder (partea de codificare) și un decoder (partea de decodificare), în timp ce LLM-urile moderne precum GPT utilizează în principal o arhitectură doar cu decoder, iar modelele precum BERT sunt doar cu encoder. Modelele de tip T5 sau BART utilizează o arhitectură completă encoder-decoder.

Specificații tehnice ale modelelor Transformer

LLM-urile moderne precum GPT-4, Claude sau Llama 2 implementează arhitecturi Transformer profunde, cu zeci până la sute de straturi. Fiecare strat (layer) procesează informații prin intermediul mecanismelor de atenție multi-head și al rețelelor neuronale feed-forward. Performanța modelului este în mare măsură determinată de numărul de parametri (ponderi), care variază de la câteva miliarde pentru modelele mai mici până la sute de miliarde sau chiar trilioane pentru cele mai mari sisteme.

Mecanismele de auto-atenție și implementarea lor

Auto-atenția (numită uneori și scaled dot-product attention) reprezintă o componentă cheie a arhitecturii Transformer. Acest mecanism permite modelului să evalueze relațiile și dependențele dintre toate tokenurile dintr-o secvență și să determine dinamic pe ce părți ale textului să se concentreze la interpretarea unui anumit cuvânt sau a unei fraze.

Din punct de vedere tehnic, auto-atenția transformă fiecare token în trei vectori diferiți: query (Q), key (K) și value (V). Calculul ulterior al atenției include înmulțirea matricelor Q și K, scalarea rezultatului, aplicarea funcției softmax pentru a obține ponderile de atenție și, în final, înmulțirea cu matricea V pentru a obține o reprezentare îmbogățită contextual. Matematic, acest process poate fi exprimat prin ecuația:

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

Atenție multi-head

LLM-urile moderne utilizează așa-numita atenție multi-head, ceea ce permite modelului să urmărească simultan diferite tipuri de relații în text. De exemplu, un cap de atenție poate urmări relații sintactice, în timp ce altul se concentrează pe similaritatea semantică sau pe relațiile coreferențiale. Numărul de capete de atenție este un hiperparametru important, care variază de obicei de la 12 pentru modelele mai mici până la 96 sau mai mult pentru cele mai mari sisteme. Fiecare cap operează într-o dimensiune inferioară vectorului de încorporare original, ceea ce asigură eficiența computațională menținând în același timp capacitatea expresivă a modelului.

Dimensiunile de încorporare și reprezentarea tokenurilor

Dimensiunea de încorporare reprezintă un hiperparametru cheie care determină mărimea reprezentării vectoriale a tokenurilor individuale în modelul lingvistic. În LLM-urile moderne, această valoare variază de obicei de la 768 pentru modelele mai mici la 12288 sau mai mult pentru cele mai mari sisteme. O dimensiune mai mare de încorporare permite captarea unor nuanțe semantice mai fine și a unor relații lingvistice mai complexe, dar în același timp crește complexitatea computațională și numărul de parametri ai modelului.

Procesul de conversie a tokenurilor în încorporări include o tabelă de căutare (lookup table), unde fiecărui token posibil îi corespunde un vector de încorporare unic. Aceste încorporări inițiale sunt ulterior îmbogățite cu informații poziționale prin intermediul așa-numitelor încorporări poziționale, care pot fi implementate fie ca parametri învățabili, fie prin funcții sinusoidale deterministe.

Capacitatea contextuală a încorporărilor

Un aspect important al încorporărilor în LLM este capacitatea lor contextuală, adică abilitatea de a păstra informații despre relațiile dintre tokenuri pe secvențe lungi. Modelele moderne precum GPT-4 sau Claude 3 Opus ating ferestre contextuale de dimensiuni între 32K și 128K tokenuri, ceea ce permite procesarea documentelor lungi, a conversațiilor complexe sau a instrucțiunilor sofisticate. Implementarea corectă a încorporărilor poziționale este critică pentru scalarea eficientă a ferestrei contextuale, modelele avansate utilizând tehnici precum RoPE (Rotary Position Embedding) sau ALiBi (Attention with Linear Biases) pentru a îmbunătăți performanța pe secvențe lungi.

Rețele neuronale feed-forward în LLM

Rețelele neuronale feed-forward (FFN) constituie a doua componentă principală a fiecărui strat Transformer, urmând mecanismului de auto-atenție. În timp ce atenția captează relațiile dintre tokenuri, FFN procesează informații pentru fiecare token în parte și aplică transformări neliniare, care sunt esențiale pentru capacitatea expresivă a modelului.

O implementare tipică a FFN într-un transformer include două transformări liniare cu o funcție de activare (cel mai adesea ReLU sau GELU) între ele. Matematic, acest proces poate fi exprimat astfel:

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

Parametrizarea și optimizarea FFN

Din punct de vedere arhitectural, parametrul cheie al FFN este așa-numita dimensiune ascunsă (hidden dimension), care determină mărimea rezultatului intermediar după prima transformare liniară. Această valoare este de obicei de 4 ori mai mare decât dimensiunea de încorporare, asigurând o capacitate suficientă pentru captarea modelelor complexe. În arhitecturile moderne precum PaLM sau Chinchilla, se experimentează cu configurații alternative, inclusiv activări SwiGLU sau GeGLU și abordări de tip mixtures-of-experts, care sporesc și mai mult eficiența componentelor FFN.

Un aspect interesant al componentelor FFN este că acestea constituie majoritatea parametrilor LLM-urilor moderne - de obicei 60-70% din toate ponderile. Acest lucru le face candidați principali pentru tehnicile de optimizare precum pruning (eliminarea ponderilor inutile), cuantificarea sau aproximarea de rang redus în cazurile în care este necesară reducerea cerințelor de memorie ale modelului.

Cuantificarea și alte tehnici de optimizare

Cuantificarea reprezintă o tehnică de optimizare cheie care permite reducerea cerințelor de memorie ale LLM-urilor, menținând în același timp majoritatea capacităților lor. Principiul constă în conversia parametrilor modelului de la o precizie înaltă (de obicei valori float pe 32 de biți) la o precizie mai mică (reprezentări pe 16 biți, 8 biți sau chiar 4 biți). O cuantificare implementată corect poate reduce dimensiunea modelului de până la 8 ori, cu un impact minim asupra calității răspunsurilor.

Abordările moderne precum GPTQ, AWQ sau QLoRA implementează algoritmi de cuantificare sofisticați care optimizează procesul pe baza proprietăților statistice ale ponderilor și a importanței lor pentru acuratețea modelului. Cuantificarea post-antrenament (PTQ) aplică compresia pe un model deja antrenat, în timp ce antrenamentul conștient de cuantificare (QAT) integrează aspectele de cuantificare direct în procesul de antrenament.

Alte tehnici de optimizare

Pe lângă cuantificare, LLM-urile moderne utilizează o serie de alte tehnici de optimizare:

Model pruning - eliminarea sistematică a ponderilor mai puțin importante sau a componentelor întregi ale modelului pe baza influenței lor asupra performanței finale

Knowledge distillation - antrenarea unui model mai mic "student" astfel încât să imite comportamentul unui model mai mare "teacher"

Low-rank adaptace - ajustarea componentelor selectate ale modelului folosind matrici de rang redus, ceea ce permite ajustarea fină (fine-tuning) eficientă cu cerințe minime de memorie

Sparse attention - implementarea mecanismelor de atenție care nu trebuie să evalueze relațiile dintre toate tokenurile, ci se concentrează doar pe perechile potențial relevante

Fragmentarea modelului și procesarea distribuită

Fragmentarea modelului (Model sharding) reprezintă o tehnică de distribuire a parametrilor și calculelor modelelor lingvistice mari pe mai multe dispozitive de calcul (GPU/TPU), permițând antrenarea și implementarea eficientă a modelelor care sunt prea mari pentru a încăpea în memoria unui singur accelerator. Există patru abordări principale pentru fragmentare, fiecare cu propriile avantaje și limitări.

Tensor Parallelism împarte matricile și tensorii individuali în segmente care sunt procesate simultan pe dispozitive diferite. Această abordare minimizează suprasolicitarea comunicațională, dar necesită interconectări de mare viteză între acceleratoare.

Pipeline Parallelism distribuie straturi întregi ale modelului pe dispozitive diferite, care procesează datele secvențial ca într-o conductă (pipeline). Această abordare utilizează eficient memoria, dar poate duce la o încărcare neechilibrată a dispozitivelor.

Strategii avansate de distribuție

3D Parallelism combină paralelismul tensorial și cel de tip pipeline cu paralelismul datelor (procesarea diferitelor loturi de eșantioane pe dispozitive diferite), permițând utilizarea maximă a resurselor de calcul disponibile la antrenarea modelelor extrem de mari.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimină redundanța în stocarea stărilor optimizatorului, a gradienților și a parametrilor modelului pe GPU-uri. ZeRO-3, cea mai avansată variantă, împarte parametrii individuali ai modelului astfel încât fiecare GPU stochează doar o mică parte a modelului total, permițând antrenarea modelelor de multi-miliarde de parametri chiar și pe sisteme hardware relativ limitate.

Implementarea strategiilor eficiente de fragmentare necesită framework-uri specializate precum DeepSpeed, Megatron-LM sau Mesh TensorFlow, care automatizează aspectele complexe ale distribuției și sincronizării. Aceste framework-uri implementează adesea optimizări suplimentare precum gradient checkpointing, antrenament cu precizie mixtă sau recalcularea activărilor pentru a îmbunătăți și mai mult eficiența și a reduce cerințele de memorie.

Comparația arhitecturilor modelelor lingvistice moderne

Diferențele arhitecturale dintre LLM-urile moderne joacă un rol cheie în capacitățile, eficiența și adecvarea lor pentru diverse aplicații. Deși toate utilizează baza Transformer, există variații semnificative în implementarea componentelor individuale, care influențează performanța și caracteristicile lor.

GPT architektura (Generative Pre-trained Transformer) utilizează o abordare doar cu decoder, cu generare autoregresivă de text, ceea ce o face ideală pentru sarcini generative. Versiunile mai noi, precum GPT-4, implementează tehnici avansate atât la nivel de arhitectură (fereastră contextuală mai mare, intrări multimodale), cât și la nivel de antrenament (RLHF, abordări constituționale).

PaLM architektura (Pathways Language Model) de la Google a introdus inovații precum activarea SwiGLU, atenția multi-query și RoPE scalat, permițând o scalare mai eficientă la sute de miliarde de parametri. Gemini, succesorul PaLM, a integrat în continuare capacități multimodale direct în arhitectura modelului.

Arhitecturi specializate și abordări noi

Mixtury expertů (MoE) precum Mixtral reprezintă o abordare hibridă, unde fiecare token este procesat doar de un subset de rețele specializate "experte". Această tehnică permite creșterea dramatică a numărului de parametri ai modelului, menținând o complexitate computațională similară în timpul inferenței.

State-space modely precum Mamba reprezintă o alternativă potențială la transformere, care combină avantajele abordărilor recurente și convoluționale cu scalabilitatea liniară în raport cu lungimea secvenței. Aceste modele sunt deosebit de promițătoare pentru procesarea contextelor very lungi (100K+ tokenuri).

La alegerea unei arhitecturi pentru o aplicație specifică, trebuie luate în considerare compromisurile dintre acuratețe, eficiență computațională, cerințe de memorie și capacități specifice, cum ar fi memoria pe termen lung sau procesarea multimodală. Cercetările cele mai recente se concentrează pe abordări hibride care combină punctele forte ale diferitelor arhitecturi și tehnici precum generarea augmentată prin recuperare (retrieval-augmented generation), care extind capacitățile modelelor prin acces explicit la cunoștințe externe.