KI-Effizienztechniken: Leistung steigern und Kosten senken

In diesem Abschnitt untersuchen wir den Rechen- und Energiebedarf, der mit dem Training von KI-Modellen verbunden ist, indem wir das vollständige Modell GPT 3.5, seine optimierte Version GPT 3.5 Turbo und ein kleineres Modell, Llama 2, das 7 Milliarden Parameter hat, miteinander vergleichen. Dieser Vergleich veranschaulicht die Auswirkungen der Modellgröße auf den Ressourcenbedarf und die Kosten und verdeutlicht die Effizienz optimierter und kleinerer Modelle.

Bevor man sich mit den spezifischen KI-Effizienztechniken befasst, ist es wichtig, das wahre Ausmaß der Rechen- und Energieanforderungen zu verstehen, die mit dem Training anspruchsvoller KI-Modelle wie GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo und Llama 2 verbunden sind. Es ist wichtig zu wissen, dass der Trainingsprozess für diese Modelle in der Regel iterativ ist und mehrere Epochen oder Zyklen durch den gesamten Trainingsdatensatz umfasst.

Jede Epoche stellt einen vollständigen Durchlauf durch die Daten dar, und oft sind mehrere Epochen erforderlich, um die gewünschte Modellleistung und Genauigkeit zu erreichen. Dieser iterative Schulungsprozess bedeutet, dass die in diesem Abschnitt berechneten Rechen-, Energie- und Finanzkosten nur einen Bruchteil der tatsächlichen Gesamtkosten ausmachen können. Die Anzahl der benötigten Epochen kann je nach Komplexität des Modells, der Art der Aufgabe und der Größe und Eigenschaften der Trainingsdaten stark variieren.

Das Verständnis dieses iterativen Aspekts des KI-Trainings ist von entscheidender Bedeutung, da es eine genauere Perspektive auf die ressourcenintensive Natur der Entwicklung umfangreicher KI-Modelle bietet. Diese Erkenntnis bildet die Grundlage für unsere anschließende Diskussion über Modelloptimierungstechniken und unterstreicht die Bedeutung von Effizienz bei der Entwicklung von KI-Modellen zur Bewältigung dieses erheblichen Ressourcenbedarfs.

GPT 3.5 Vollmodell vs. GPT 3.5 Turbo vs. Llama 2

• GPT 3.5 Vollständiges Modell: Mit 175 Milliarden Parametern erfordert dieses Modell erhebliche Rechenleistung, Speicherplatz und Energie für das Training. Sie stellt eine erhebliche Investition an Ressourcen und Kosten dar.
• GPT 3.5 Turbo: Diese fein abgestimmte Version mit 20 Milliarden Parametern ist für eine verbesserte Inferenzleistung und geringere Kosten optimiert. Die Reduzierung der Parameter führt zu einer Verringerung der Rechenleistung und des Energieverbrauchs.
• Llama 2 (7 Milliarden Parameter): Als kleineres Modell benötigt Llama 2 im Vergleich zu den GPT-Modellen weniger Ressourcen für die Ausbildung, wodurch es für bestimmte Anwendungen zugänglicher und kostengünstiger ist.

Berechnungsanforderungen und Kostenvergleich

• GPT 3.5 Vollständiges Modell: Benötigt etwa 164 GPUs, mit einer Trainingsdauer von etwa 180,5 Tagen. Die geschätzten Gesamtkosten für die Ausbildung in Azure belaufen sich auf rund 2,41 Millionen Euro.
• GPT 3.5 Turbo: Benötigt etwa 16 GPUs, mit einer Trainingsdauer von etwa 20,6 Tagen. Die geschätzten Gesamtkosten für die Ausbildung belaufen sich auf etwa 26 894,43 €.
• Llama 2: Benötigt etwa 6 GPUs, mit einer Trainingsdauer von etwa 7,2 Tagen. Die geschätzten Gesamtkosten für die Ausbildung belaufen sich auf rund 3 517,99 €.

Je weiter wir uns in der sich entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz bewegen, desto wichtiger wird der Bedarf an Effizienz bei KI-Modellen. Im Anschluss an unsere Analyse von Modellen wie GPT-3.5, seinem fein abgestimmten Gegenstück GPT-3.5 Turbo und dem rechenoptimierten Llama 2 werden in diesem Abschnitt Modelloptimierungstechniken untersucht, die die KI-Effizienz erheblich steigern.

Überblick über die Modelloptimierung

Die Modelloptimierung in der Künstlichen Intelligenz ist eine wichtige Strategie, die darauf abzielt, den Rechen- und Speicherbedarf zu verringern und gleichzeitig die Leistung beizubehalten oder sogar zu verbessern. Dieser Prozess ist für die Verwaltung der Betriebskosten und die Erleichterung des Einsatzes von KI-Modellen in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen unerlässlich. Das 70-Milliarden-Parameter-Modell von Llama 2, das das größere GPT-3 übertrifft, obwohl es nur 40 % seiner Größe hat, ist ein Beispiel für die Wirksamkeit der Optimierung.

Quantisierung

Im Zusammenhang mit der Optimierung von KI-Modellen ist die Quantisierung eine Schlüsseltechnik, die sowohl die Berechnungseffizienz als auch die Größe eines Modells erheblich beeinflusst. Dabei wird die Genauigkeit der Modellparameter reduziert, was sich insbesondere bei der Inferenz erheblich auf die Speichernutzung und die Rechengeschwindigkeit auswirken kann. Vertiefen wir dieses Konzept und untersuchen wir die bei der Quantisierung verwendeten Formate und ihre Auswirkungen.

• Gemeinsame Präzisionsformate:
  • Volle Präzision (FP32): Dies ist das Standardformat, bei dem für jeden Parameter 32 Bits verwendet werden. Es bietet eine hohe Genauigkeit, allerdings auf Kosten einer größeren Modellgröße und einer langsameren Berechnung.
  • Halbe Genauigkeit (FP16): Reduziert die Parametergröße auf 16 Bit. Dieses Format wird häufig für das Training und die Inferenz von neuronalen Netzen verwendet, um ein Gleichgewicht zwischen Modellgröße und Rechengenauigkeit herzustellen.
  • bfloat16 (BF16): BF16 wurde speziell für das maschinelle Lernen entwickelt und verwendet 16 Bits, um den Bereich von FP32 beizubehalten und gleichzeitig die Leistungsvorteile eines reduzierten Bitformats zu nutzen.
  • INT8: Ein 8-Bit-Ganzzahlformat, das vor allem bei der Inferenz verwendet wird. INT8 reduziert die Modellgröße erheblich und beschleunigt die Berechnungen, kann jedoch zu einem spürbaren Verlust an Genauigkeit führen.

• Speicherbedarf für verschiedene Formate:
  • Um 1 Milliarde Parameter zu speichern:
    • FP32 benötigt etwa 4 GB (da 1 Parameter = 4 Byte).
    • FP16 und BF16 würden etwa 2 GB benötigen (die Hälfte der Größe von FP32).
    • INT8 würde etwa 1 GB benötigen (ein Viertel der Größe von FP32).
  • Beim Training ist der Speicherbedarf aufgrund zusätzlicher Elemente wie Optimierungszustände und Gradienten höher:
    • FP32 (Full Precision) könnte etwa das 20-fache des für die Speicherung benötigten Speichers erfordern, also etwa 80 GB für 1 Milliarde Parameter.
    • FP16 und BF16 würden die Hälfte der Größe von FP32 benötigen (etwa 40 GB).
    • INT8 würde nur ein Viertel des FP32-Trainingsspeichers, d.h. 20 GB, benötigen.

Auswirkungen der Quantisierung auf KI-Modelle:

Die Verwendung unterschiedlicher Präzisionsformate bei der Quantisierung wirkt sich direkt auf die Größe des Modells und die Rechenanforderungen aus. Durch die Reduzierung der Genauigkeit von FP32 auf niedrigere Bitformate wie FP16, BF16 oder INT8 lassen sich der Speicherbedarf und die Rechenzeit erheblich verringern. Dies ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen nur begrenzte Rechenressourcen zur Verfügung stehen oder in denen schnelle Schlussfolgerungen von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. bei mobilen oder Edge-Geräten.

Es ist jedoch wichtig, diese Vorteile gegen die möglichen Auswirkungen auf die Modellgenauigkeit abzuwägen. Formate wie INT8 bieten zwar die größten Effizienzgewinne, können aber auch zu einem höheren Genauigkeitsverlust im Vergleich zu FP32 führen. BF16 hingegen zielt darauf ab, ein Gleichgewicht zu schaffen, indem ein großer Bereich beibehalten wird, während die Genauigkeit auf 16 Bit reduziert wird, wodurch es sich besonders für Anwendungen des maschinellen Lernens eignet.

Die Einbeziehung der Quantisierung in den Prozess der Modelloptimierung ist daher eine strategische Entscheidung. Es geht darum, die Kompromisse zwischen Effizienzgewinnen und potenziellen Auswirkungen auf die Modellleistung abzuwägen und sie mit den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen der jeweiligen KI-Anwendung in Einklang zu bringen.

Destillation

Bei der Modell-Destillation wird ein kleineres „Schüler“-Modell so trainiert, dass es das Verhalten eines größeren „Lehrer“-Modells nachahmt. Dieser Ansatz führt zu einem kompakteren Modell, das weniger Rechenleistung benötigt und damit ideal für den Einsatz in Szenarien mit eingeschränkten Ressourcen ist. Durch die Destillation werden die Fähigkeiten des Modells nicht wesentlich beeinträchtigt, so dass die Leistung stabil bleibt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Modelloptimierungstechniken wie Quantisierung und Destillation in der heutigen KI-Landschaft unverzichtbar sind. Diese Strategien machen KI-Modelle nicht nur leichter zugänglich, indem sie die Betriebskosten senken, sondern haben auch das Potenzial, ihre Leistung zu verbessern.

Nachdem die Bedeutung der Modelloptimierung in der KI dargelegt wurde, befasst sich dieser Abschnitt mit fortgeschrittenen Methoden, die die Effizienz der KI weiter steigern. Diese innovativen Ansätze sind der Schlüssel zur Bewältigung der rechnerischen und energetischen Herausforderungen von KI-Modellen in großem Maßstab.

1. Algorithmische Innovationen:

• Spärliches Training: Bei dieser Technik wird während des Trainings selektiv nur eine Teilmenge der Gewichte eines Modells aktualisiert. Ein spärliches Training kann den Rechenaufwand erheblich reduzieren, indem es sich auf die wichtigsten Parameter konzentriert.
• Optimales Training am Computer (Chinchilla-Studie): Die Ergebnisse der Chinchilla-Studie zeigen, dass ein optimales Verhältnis von Datengröße zu Modellgröße, etwa das 20-fache, für ein effizientes Training erforderlich ist. Diese Erkenntnis ist entscheidend, um die Modellkomplexität mit der Datenverfügbarkeit in Einklang zu bringen und eine effiziente Ressourcenzuweisung zu gewährleisten.

  Modell	Parameter	Rechner-optimale Token	Tatsächliche Token
  Chinchilla	70B	~1.4T	1.4T
  LLaMA-65B	65B	~1.3T	1.4T
  GPT-3	175B	~3.5T	300B

  • Effizienz des rechneroptimalen Trainings: Der Fall von Llama 2 (70B)

    Das Modell Llama 2 mit seinen 70 Milliarden Parametern ist ein Paradebeispiel für effiziente KI in Aktion. Trotz seiner geringeren Größe im Vergleich zum GPT-3-Modell mit 175 Milliarden Parametern erreicht Llama 2 in mehreren Benchmarks eine bessere Genauigkeit. Dieses Szenario stellt die Vorstellung in Frage, dass größere Modelle von Natur aus besser sind, und macht deutlich, wie wichtig es ist, die Modellarchitektur und die Schulungsprozesse im Hinblick auf Effizienz und Effektivität zu optimieren.

2. Transfer-Lernen und parameter-effiziente Techniken:

• Gezielte Anwendung von Transfer Learning: Der Einsatz von Transfer Learning, bei dem vorab trainierte Modelle mit spezifischen, kleineren Datensätzen feinabgestimmt werden, ist eine effiziente Möglichkeit, vorhandene KI-Fähigkeiten zu nutzen. Dieser Ansatz maximiert die Effizienz, indem er den Bedarf an Schulungen von Grund auf reduziert.
• Parametereffizientes Transferlernen (PETL): PETL beinhaltet die Feinabstimmung einer kleinen Teilmenge der Parameter eines Modells, was zu erheblichen Effizienzgewinnen führen kann, die besonders in ressourcenbeschränkten Umgebungen nützlich sind.

3. Energieeffizientes Rechnen:

• Green Computing in der KI: Die Umsetzung von Green-Computing-Prinzipien in der KI umfasst die Verwendung energieeffizienter Hardware und die Optimierung von Rechenverfahren, wie z. B. die Nutzung erneuerbarer Energiequellen für Rechenzentren.
• Cloud-basierte KI-Dienste: Cloud-Plattformen bieten energieeffiziente KI-Computing-Ressourcen und nutzen fortschrittliche Infrastrukturen und Skaleneffekte, um nachhaltigere Computing-Optionen zu bieten als individuelle On-Premise-Setups.

4. Adaptives und dynamisches Rechnen:

• Adaptive Modellskalierung: Die adaptive Skalierung ermöglicht es KI-Modellen, ihre Komplexität an die jeweilige Aufgabe anzupassen, indem sie für einfachere Aufgaben weniger Ressourcen benötigen und für komplexere Aufgaben aufgestockt werden.
• Edge Computing in der KI: Der Einsatz von Edge Computing für KI-Aufgaben bringt die Berechnungen näher an die Datenquelle heran, wodurch die mit der Datenübertragung verbundenen Kosten und Latenzzeiten reduziert werden, was für Echtzeitanwendungen von Vorteil ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese fortschrittlichen KI-Effizienzmethoden eine wichtige Rolle bei der Optimierung von KI-Modellen spielen. Von algorithmischen Innovationen wie dem spärlichen Training bis hin zu strategischen Anwendungen des Transfer-Lernens und den Prinzipien des Green Computing – all diese Techniken tragen dazu bei, den erheblichen Rechen- und Energiebedarf von KI-Projekten zu decken. Ihre Umsetzung ist nicht nur für die Kostensenkung entscheidend, sondern auch für die Gewährleistung der Nachhaltigkeit und Zugänglichkeit von KI-Technologien, insbesondere für Einrichtungen mit begrenzten Rechenressourcen. Das Beispiel von Llama 2 ist ein Beweis für die Leistungsfähigkeit einer durchdachten Modellentwicklung und -optimierung und unterstreicht den Bedarf an effizienten und effektiven KI-Lösungen, die sowohl den Anforderungen an die Leistung als auch an die Praktikabilität gerecht werden.

Während wir die verschiedenen Dimensionen der KI-Effizienz weiter erforschen, beleuchtet dieser Abschnitt innovative algorithmische Techniken und Datenverarbeitungsstrategien, die wesentlich zur Optimierung von KI-Modellen beitragen. Diese Ansätze verbessern nicht nur die Modellleistung, sondern spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung der Rechen- und Energieeffizienz.

Spärliches Training:

Sparse Training ist eine fortschrittliche Technik im Bereich der KI, bei der nur eine Teilmenge der Gewichte eines Modells während des Trainings aktualisiert wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen Trainingsmethoden, bei denen alle Gewichte angepasst werden, werden beim Sparse-Training strategisch nur die wichtigsten Parameter ermittelt und geändert. Dieser Ansatz führt zu einer Verringerung des Rechenaufwands und kann den Trainingsprozess ohne wesentliche Leistungseinbußen beschleunigen. Sparse Training ist besonders effektiv in Szenarien, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind oder in Anwendungen, bei denen Geschwindigkeit ein kritischer Faktor ist.

Netzwerkarchitektur-Suche (NAS):

NAS stellt einen Paradigmenwechsel bei der Entwicklung von KI-Modellen dar. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um die Suche nach der effizientesten und effektivsten neuronalen Netzarchitektur für eine bestimmte Aufgabe zu automatisieren. Durch die Untersuchung einer Vielzahl möglicher Architekturen identifiziert NAS Konfigurationen, die ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourceneffizienz bieten. Dieser Prozess reduziert den Bedarf an manuellem Architektur-Engineering und rationalisiert die Entwicklung effizienter KI-Modelle, die auf bestimmte Aufgaben oder Datensätze zugeschnitten sind.

Effiziente Datenverarbeitungstechniken:

Eine effiziente Datenverarbeitung ist in der KI-Entwicklungspipeline von zentraler Bedeutung. Zu den wichtigsten Techniken in diesem Bereich gehören:

• Datenkomprimierung: Hierbei geht es darum, die Größe der Trainingsdatensätze zu reduzieren, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen. Eine wirksame Datenkompression führt zu einer Verringerung des Speicherbedarfs und beschleunigt die Datenverarbeitungsphase der Modellschulung.
• Auswahl und Extraktion von Merkmalen: Die Identifizierung und Konzentration auf die relevantesten Merkmale innerhalb eines Datensatzes kann die Komplexität des Trainingsprozesses drastisch reduzieren. Durch die Eliminierung redundanter oder irrelevanter Datenpunkte können Modelle effizienter trainiert werden und benötigen weniger Rechenressourcen.

Diese fortschrittlichen Techniken unterstreichen die Vielschichtigkeit der Effizienz in der KI-Entwicklung, die über die Modelloptimierung hinausgeht und innovative Ansätze im Algorithmusdesign und der Datenverarbeitung umfasst. Die Umsetzung dieser Strategien ist nicht nur für die technische Verbesserung von entscheidender Bedeutung, sondern auch für die Gewährleistung nachhaltiger und ressourceneffizienter Fortschritte in der KI, um der wachsenden Nachfrage nach intelligenteren und leistungsfähigeren Systemen in verschiedenen Anwendungen gerecht zu werden.