Machinelearning

📌Скорость решает все: обзор эффективных архитектур для LLM. Ландшафт архитектур LLM превратился в настоящий зоопарк. Почти каждую неделю появляются новые методы, обещающие меньший расход памяти и более быстрый инференс. Разобраться в этом становится все сложнее. Большая группа исследователей выпустила подробный обзор Speed Always Wins, чтобы систематизировать все ключевые инновации в области эффективных архитектур для LLM. Это не просто очередная статья, а попытка упорядочить и структурировать актуальные подходы, которые решают главную проблему классического трансформера - его квадратичную вычислительную сложность. Обзор описывает 7 основных направлений. 🟡Линейное моделирование последовательностей. Здесь авторы разбирают все подходы, которые так или иначе сводят сложность самовнимания к линейной. В эту категорию попадают 3 большие ветви: линейное внимание; линейные RNN, вроде и, конечно, модели на основе пространства состояний (SSM). 🟡Второе и третье направления посвящены идее разреженности. Разреженное моделирование последовательностей основано на простом принципе: не каждый токен должен общаться с каждым. Здесь выделяются статические подходы (как в Longformer), где паттерны внимания заданы заранее, и динамические, где они определяются на лету в зависимости от контента. 🟡MoE. Методика, которая уже стала мейнстримом. В МоЕ разреженность применяется не в механизме внимания, а в FFN-слоях, где для каждого токена активируется лишь небольшая часть экспертов, что позволяет наращивать число параметров без пропорционального роста вычислений. 🟡Четвёртый раздел - эффективное полное внимание. В нем речь идет не об изменении асимптотической сложности, а об ее аппаратной оптимизации. Флагман - FlashAttention. Есть детальный разбор, как за счет оптимизации обращений к памяти GPU удается кардинально ускорить вычисления, не прибегая к аппроксимациям. Сюда же относятся и групповые механизмы внимания: GQA и MQA. 🟡Гибридные архитектуры. Это, пожалуй, самый горячий тренд. Его идея в том, чтобы стратегически комбинировать быстрые слои с линейной сложностью и медленные, но мощные слои с полным вниманием. В обзоре выделяют два типа гибридизации: межслойную, как в Jamba, где разные типы слоев чередуются, и внутрислойную, где в одном слое разные головы могут использовать разные механизмы внимания. 🟡Диффузионные LLM (DLLM) Это неавторегрессионные модели, которые генерируют текст, постепенно восстанавливая его из шума. Их главная фишка в параллельном декодировании, что дает ощутимое ускорение инференса. В конце обзора есть анализ применения всех этих архитектур в разных модальностях - CV и аудио. Так что, если хотите быстро разобраться в базовых методах, которые будут двигать дизайн LLM в ближайшее время, а двигаться он будет в сторону микширования алгоритмов, систем и железа, этот обзор - мастрид. 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Architectures