Die Entwicklung von Sprachmodellen in der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht. Modelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) haben sich durch ihre Fähigkeit zur Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache hervorgetan. Diese Modelle beinhalten oftmals Milliarden von Parametern, was zwar zu einer erhöhten Leistungsfähigkeit führt, jedoch auch mit einem Anstieg der Rechenkosten einhergeht. Diese Kosten stellen insbesondere für die Echtzeit-Anwendung der Modelle eine Herausforderung dar.
UltraFastBERT: Eine Revolution in der Sprachmodellierung
In Reaktion auf die Herausforderungen der Rechenkosten haben Forscher der ETH Zürich eine innovative Lösung entwickelt: UltraFastBERT (Artikel siehe unten in den Links).
Dieses Modell basiert auf der Architektur von BERT, nimmt jedoch signifikante Änderungen vor, um die Effizienz zu steigern. Die Schlüsselidee hinter UltraFastBERT ist die Reduktion der aktiven Neuronen in den „feedforward layers“ während der Inferenz. Statt alle Neuronen zu nutzen, aktiviert UltraFastBERT lediglich 0,03% (12 von 4095 Neuronen) in jedem „feedforward layer“.
Optimierung der „Feedforward Layers“
Sprachmodelle wie BERT und GPT-3 verwenden mehrheitlich „feedforward layers“ für ihre Berechnungen. Diese Schichten enthalten die Mehrheit der Modellparameter. Interessanterweise ist jedoch nicht jedes Neuron in diesen Schichten für die Inferenz, also die Verarbeitung neuer Eingaben und das Treffen von Vorhersagen, erforderlich. Diese Erkenntnis ermöglichte es den Forschern, die „feedforward layers“ durch „fast feedforward networks“ zu ersetzen, wodurch eine beachtliche Steigerung der Berechnungseffizienz erreicht wurde.
Die Rolle der Inferenz in Sprachmodellen
Inferenz bezeichnet den Prozess, bei dem das trainierte Modell neue Eingaben analysiert und darauf basierend Vorhersagen trifft. In Sprachmodellen beinhaltet dies die Interpretation von Texten und die Generierung von Antworten oder Zusammenfassungen. Die Geschwindigkeit und Effizienz der Inferenz sind entscheidend für die praktische Anwendbarkeit von Sprachmodellen, insbesondere in Echtzeitanwendungen.
Leistungsvergleich und Anwendungspotenzial
UltraFastBERT wurde mit dem GLUE-Benchmark für Sprachverständnis getestet und erreichte bis zu 96% der Leistung des Original-BERT-Modells, trotz der drastisch reduzierten Anzahl an Neuronen. Diese Leistungsfähigkeit ist besonders bedeutend für große Modelle wie GPT-3, bei denen die Anzahl der Neuronen pro Inferenz theoretisch auf nur 0,03% reduziert werden könnte.
Herausforderungen und Zukunftsaussichten
Die Implementierung von UltraFastBERT stellt jedoch auch gewisse Herausforderungen dar. Die Technik der Conditional Matrix Multiplication (CMM), die eine Schlüsselrolle in der Effizienzsteigerung spielt, ist nicht einfach zu implementieren, da sie auf Wissen aufbaut, das nicht frei zugänglich ist. Trotzdem erreichten die Forscher eine 78-fache Beschleunigung gegenüber der optimierten Baseline-„feedforward“ Implementierung.
Zusammenfassend repräsentiert UltraFastBERT einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung effizienter KI-Sprachmodelle. Es zeigt das Potenzial, die Rechenkosten zu senken und die Geschwindigkeit zu erhöhen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dies öffnet neue Möglichkeiten für die Anwendung von Sprachmodellen in Echtzeitszenarien und könnte einen Wendepunkt in der Art und Weise darstellen, wie wir KI in der Sprachverarbeitung einsetzen.
Weitere Informationen:
Git-Hub-Konto von UltraFastBERT: https://github.com/pbelcak/UltraFastBERT
Belcak, P., Wattenhofer, R. (2023). Exponentially Faster Language Modelling. https://arxiv.org/abs/2311.10770