Modelos de linguagem em larga escala (LLMs) tornaram-se a base da inteligência artificial, alimentando tudo, desde chatbots e assistentes virtuais até geração de texto e sistemas avançados de tradução. Apesar da sua eficiência, um dos desafios mais prementes associados a estes modelos é o elevado custo da imagem latente. Esses custos incluem recursos de computação, tempo, consumo de energia e desgaste de hardware. Otimizar estes custos é fundamental para empresas e investigadores que pretendem escalar as suas operações de IA sem quebrar o banco. Aqui estão dez estratégias comprovadas para reduzir os custos de LLM, mantendo a eficiência e a precisão:
Quantização
A quantização é um método que reduz a precisão dos pesos e ativações do modelo, resultando em uma representação unificada da rede neural. Em vez de usar números de ponto flutuante de 32 bits, os modelos dimensionados podem usar números de 16 ou 8 bits, reduzindo bastante o consumo de memória e a carga de computação. Esta técnica é útil para exportar modelos para dispositivos periféricos ou ambientes com capacidades de integração limitadas. Embora a calibração possa introduzir uma pequena degradação na precisão do modelo, o seu impacto é geralmente pequeno comparado com a grande economia de custos.
Poda
A poda envolve a remoção de pesos irrelevantes do modelo, reduzindo efetivamente o tamanho da rede neural sem sacrificar muito em termos de desempenho. Ao eliminar neurônios ou conexões que contribuem menos para a saída do modelo, a remoção ajuda a reduzir o tempo de computação e o uso de memória. A poda pode ser feita iterativamente durante o treinamento e sua eficácia depende em grande parte da vulnerabilidade da rede resultante. Esta abordagem é particularmente benéfica para modelos grandes que contêm parâmetros redundantes ou não utilizados.
Destilação de Informação
A extração de conhecimento é um processo no qual um modelo pequeno, conhecido como “aluno”, é treinado para replicar o comportamento de um modelo maior de “professor”. O modelo do aluno aprende a imitar os efeitos do professor, permitindo que opere em um nível mais grosseiro que o do professor, apesar de ter menos parâmetros. Esse processo permite a implantação de modelos leves em instalações de produção, reduzindo significativamente o custo de consideração sem sacrificar a alta precisão. A extração de informações é mais eficaz em aplicações que requerem processamento em tempo real.
Integração
Integrar o processamento simultâneo de vários aplicativos, o que pode levar a uma utilização mais eficiente de recursos e a custos gerais mais baixos. Ao combinar diversas solicitações e executá-las em paralelo, a computação do modelo pode ser otimizada, reduzindo a latência e aumentando o desempenho. A integração é usada principalmente em situações em que vários usuários ou sistemas precisam acessar o LLM ao mesmo tempo, como chatbots de suporte ao cliente ou APIs baseadas em nuvem.
Modelo de Pressão
Técnicas de compressão de modelo, como decomposição de tensores, fatoração e compartilhamento de peso, podem reduzir significativamente o tamanho de um modelo sem comprometer seu desempenho. Esses métodos convertem a representação interna do modelo em um formato mais compacto, reduzindo os requisitos computacionais e acelerando as previsões. A compactação de modelo é útil em situações em que as restrições de armazenamento ou o uso em dispositivos com memória limitada são uma preocupação.
Saída rápida
A saída antecipada é um método que permite ao modelo encerrar o cálculo quando se tornar confiante em sua previsão. Em vez de passar por todas as camadas, o modelo sai mais cedo se a camada intermediária produzir um resultado suficientemente confiável. Este método é mais eficaz em modelos hierárquicos, onde cada camada subsequente refina o resultado produzido pela camada anterior. A saída antecipada pode reduzir significativamente o número médio de cálculos necessários, reduzindo tempo e custo.
Hardware otimizado
O uso de hardware especializado para carga de IA, como GPUs, TPUs ou ASICs personalizados, pode melhorar muito o desempenho do modelo. Esses dispositivos são otimizados para processamento paralelo, grande multiplicação de matrizes e operação geral em LLMs. O uso de hardware avançado acelera o processamento e reduz os custos de energia associados à execução desses modelos. Escolher a configuração de hardware correta para implantações baseadas em nuvem pode economizar custos significativos.
Para salvar o cache
O cache envolve armazenar e reutilizar resultados previamente computados, o que economiza tempo e recursos computacionais. Se o modelo encontrar repetidamente consultas de entrada iguais ou semelhantes, o armazenamento em cache permitirá que ele retorne rapidamente os resultados sem precisar recalculá-los. O cache funciona melhor para tarefas como preenchimento automático ou previsão de texto, onde a maioria das sequências de entrada são iguais.
Engenharia rápida
Projetar instruções LLM claras e precisas, conhecidas como engenharia ágil, pode levar a um processamento mais eficiente e a tempos de resposta mais rápidos. Informações bem projetadas reduzem a ambiguidade, minimizam o uso de tokens e agilizam o processamento do modelo. A engenharia rápida é uma forma de baixo custo e alto impacto de melhorar o desempenho do LLM sem alterar a arquitetura do modelo subjacente.
Ideias Distribuídas
As considerações distribuídas incluem a distribuição da carga de trabalho entre várias máquinas para equilibrar a utilização de recursos e reduzir gargalos. Este método é útil para aplicações de grande escala, onde uma máquina só pode manipular parte do modelo. O modelo pode atingir tempos de resposta rápidos e lidar com múltiplas solicitações ao mesmo tempo, distribuindo estatísticas, tornando-o adequado para computação baseada em nuvem.
Concluindo, reduzir o custo de considerar LLMs é essencial para manter uma operação de IA sustentável e escalável. As empresas podem aumentar a eficiência de seus sistemas de IA usando uma combinação destas dez técnicas: dimensionamento, remoção, abstração de informações, processamento em lote, compactação de modelo, saída antecipada, hardware aprimorado, cache, engenharia rápida e interpretação distribuída. A consideração cuidadosa desses métodos garante que os LLMs permaneçam robustos e econômicos, permitindo uma adoção mais ampla e novas aplicações.
Sana Hassan, estagiária de consultoria na Marktechpost e estudante de pós-graduação dupla no IIT Madras, é apaixonada pelo uso de tecnologia e IA para enfrentar desafios do mundo real. Com um profundo interesse em resolver problemas do mundo real, ele traz uma nova perspectiva para a intersecção entre IA e soluções da vida real.
