Αρχιτεκτονική Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM)

Αρχιτεκτονική Transformer: Το θεμέλιο των σύγχρονων LLM

Η αρχιτεκτονική Transformer αντιπροσωπεύει μια θεμελιώδη καινοτομία στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και αποτελεί τη βάση όλων των σύγχρονων μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM). Σε αντίθεση με προηγούμενες προσεγγίσεις που βασίζονταν σε επαναλαμβανόμενα (RNN) ή συνελικτικά (CNN) νευρωνικά δίκτυα, οι transformers χρησιμοποιούν τον λεγόμενο μηχανισμό προσοχής (attention), ο οποίος επιτρέπει την αποτελεσματική σύλληψη μακροπρόθεσμων εξαρτήσεων στο κείμενο χωρίς διαδοχική επεξεργασία. Αυτή η αρχιτεκτονική βάση είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική διαδικασία εκπαίδευσης γλωσσικών μοντέλων.

Βασικό χαρακτηριστικό της αρχιτεκτονικής Transformer είναι η δυνατότητα παραλληλοποίησης - όλα τα token της ακολουθίας εισόδου μπορούν να επεξεργαστούν ταυτόχρονα, γεγονός που επιταχύνει δραματικά τόσο την εκπαίδευση όσο και την εξαγωγή συμπερασμάτων (inference). Ένας τυπικός transformer αποτελείται από έναν κωδικοποιητή (encoder) και έναν αποκωδικοποιητή (decoder), ενώ τα σύγχρονα LLM όπως το GPT χρησιμοποιούν κυρίως αρχιτεκτονική μόνο-αποκωδικοποιητή (decoder-only), ενώ μοντέλα όπως το BERT είναι μόνο-κωδικοποιητή (encoder-only). Μοντέλα τύπου T5 ή BART χρησιμοποιούν την πλήρη αρχιτεκτονική κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή (encoder-decoder).

Τεχνικές προδιαγραφές μοντέλων Transformer

Σύγχρονα LLM όπως τα GPT-4, Claude ή Llama 2 υλοποιούν βαθιές αρχιτεκτονικές Transformer με δεκάδες έως εκατοντάδες επίπεδα (layers). Κάθε επίπεδο επεξεργάζεται πληροφορίες μέσω μηχανισμών προσοχής πολλαπλών κεφαλών (multi-head attention) και νευρωνικών δικτύων τροφοδοσίας προς τα εμπρός (feed-forward). Η απόδοση του μοντέλου καθορίζεται σε μεγάλο βαθμό από τον αριθμό των παραμέτρων (βαρών), ο οποίος κυμαίνεται από μερικά δισεκατομμύρια σε μικρότερα μοντέλα έως εκατοντάδες δισεκατομμύρια ή ακόμη και τρισεκατομμύρια στα μεγαλύτερα συστήματα.

Μηχανισμοί αυτο-προσοχής και η υλοποίησή τους

Η αυτο-προσοχή (self-attention), μερικές φορές ονομαζόμενη και κλιμακωτή προσοχή εσωτερικού γινομένου (scaled dot-product attention), αποτελεί το βασικό συστατικό της αρχιτεκτονικής Transformer. Αυτός ο μηχανισμός επιτρέπει στο μοντέλο να αξιολογεί τις σχέσεις και τις εξαρτήσεις μεταξύ όλων των token σε μια ακολουθία και να καθορίζει δυναμικά σε ποια μέρη του κειμένου να εστιάσει κατά την ερμηνεία μιας συγκεκριμένης λέξης ή φράσης.

Από τεχνική άποψη, η αυτο-προσοχή μετασχηματίζει κάθε token σε τρία διαφορετικά διανύσματα: ερώτημα (query - Q), κλειδί (key - K) και τιμή (value - V). Ο επακόλουθος υπολογισμός της προσοχής περιλαμβάνει τον πολλαπλασιασμό των πινάκων Q και K, την κλιμάκωση του αποτελέσματος, την εφαρμογή της συνάρτησης softmax για τη λήψη των βαρών προσοχής και, τέλος, τον πολλαπλασιασμό με τον πίνακα V για τη λήψη μιας αναπαράστασης εμπλουτισμένης με τα συμφραζόμενα. Μαθηματικά, αυτή η διαδικασία μπορεί να εκφραστεί με την εξίσωση:

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

Προσοχή πολλαπλών κεφαλών (Multi-head attention)

Τα σύγχρονα LLM χρησιμοποιούν τη λεγόμενη προσοχή πολλαπλών κεφαλών (multi-head attention), η οποία επιτρέπει στο μοντέλο να παρακολουθεί ταυτόχρονα διαφορετικούς τύπους σχέσεων στο κείμενο. Για παράδειγμα, μια κεφαλή προσοχής μπορεί να παρακολουθεί συντακτικές σχέσεις, ενώ μια άλλη εστιάζει στη σημασιολογική ομοιότητα ή στις σχέσεις συναναφοράς. Ο αριθμός των κεφαλών προσοχής είναι μια σημαντική υπερπαράμετρος, που συνήθως κυμαίνεται από 12 σε μικρότερα μοντέλα έως 96 ή περισσότερες στα μεγαλύτερα συστήματα. Κάθε κεφαλή λειτουργεί σε χαμηλότερη διάσταση από το αρχικό διάνυσμα ενσωμάτωσης (embedding vector), εξασφαλίζοντας υπολογιστική απόδοση διατηρώντας παράλληλα την εκφραστική ικανότητα του μοντέλου.

Διαστάσεις ενσωμάτωσης και αναπαράσταση token

Η διάσταση ενσωμάτωσης (embedding dimension) αποτελεί μια βασική υπερπαράμετρο που καθορίζει το μέγεθος της διανυσματικής αναπαράστασης των μεμονωμένων token στο γλωσσικό μοντέλο. Στα σύγχρονα LLM, αυτή η τιμή κυμαίνεται συνήθως από 768 σε μικρότερα μοντέλα έως 12288 ή περισσότερο στα μεγαλύτερα συστήματα. Μια μεγαλύτερη διάσταση ενσωμάτωσης επιτρέπει τη σύλληψη λεπτότερων σημασιολογικών αποχρώσεων και πιο σύνθετων γλωσσικών σχέσεων, αλλά ταυτόχρονα αυξάνει την υπολογιστική πολυπλοκότητα και τον αριθμό των παραμέτρων του μοντέλου.

Η διαδικασία μετατροπής των token σε ενσωματώσεις (embeddings) περιλαμβάνει έναν πίνακα αναζήτησης (lookup table), όπου κάθε πιθανό token αντιστοιχεί σε ένα μοναδικό διάνυσμα ενσωμάτωσης. Αυτές οι αρχικές ενσωματώσεις εμπλουτίζονται περαιτέρω με πληροφορίες θέσης μέσω των λεγόμενων ενσωματώσεων θέσης (positional embeddings), οι οποίες μπορούν να υλοποιηθούν είτε ως εκπαιδεύσιμες παράμετροι είτε με τη χρήση ντετερμινιστικών ημιτονοειδών συναρτήσεων.

Ικανότητα πλαισίου των ενσωματώσεων

Μια σημαντική πτυχή των ενσωματώσεων στα LLM είναι η ικανότητα πλαισίου τους (contextual capacity), δηλαδή η ικανότητα διατήρησης πληροφοριών σχετικά με τις σχέσεις μεταξύ των token σε μεγάλες ακολουθίες. Σύγχρονα μοντέλα όπως το GPT-4 ή το Claude 3 Opus επιτυγχάνουν παράθυρα πλαισίου μεγέθους 32K έως 128K token, επιτρέποντας την επεξεργασία μεγάλων εγγράφων, σύνθετων συνομιλιών ή εξελιγμένων οδηγιών. Η σωστή υλοποίηση των ενσωματώσεων θέσης είναι κρίσιμη για την αποτελεσματική κλιμάκωση του παραθύρου πλαισίου, με προηγμένα μοντέλα να χρησιμοποιούν τεχνικές όπως το RoPE (Rotary Position Embedding) ή το ALiBi (Attention with Linear Biases) για τη βελτίωση της απόδοσης σε μεγάλες ακολουθίες.

Νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας προς τα εμπρός (Feed-forward) στα LLM

Τα νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας προς τα εμπρός (Feed-forward neural networks - FFN) αποτελούν το δεύτερο κύριο συστατικό κάθε επιπέδου Transformer, ακολουθώντας τον μηχανισμό αυτο-προσοχής. Ενώ η προσοχή συλλαμβάνει τις σχέσεις μεταξύ των token, τα FFN επεξεργάζονται πληροφορίες για κάθε token ξεχωριστά και εφαρμόζουν μη γραμμικούς μετασχηματισμούς που είναι ζωτικής σημασίας για την εκφραστική ικανότητα του μοντέλου.

Μια τυπική υλοποίηση FFN σε έναν transformer περιλαμβάνει δύο γραμμικούς μετασχηματισμούς με μια συνάρτηση ενεργοποίησης (συνήθως ReLU ή GELU) μεταξύ τους. Μαθηματικά, αυτή η διαδικασία μπορεί να εκφραστεί ως:

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

Παραμετροποίηση και βελτιστοποίηση των FFN

Από άποψη αρχιτεκτονικής, μια βασική παράμετρος των FFN είναι η λεγόμενη κρυφή διάσταση (hidden dimension), η οποία καθορίζει το μέγεθος του ενδιάμεσου αποτελέσματος μετά τον πρώτο γραμμικό μετασχηματισμό. Αυτή η τιμή είναι συνήθως 4 φορές μεγαλύτερη από τη διάσταση ενσωμάτωσης, εξασφαλίζοντας επαρκή χωρητικότητα για τη σύλληψη σύνθετων μοτίβων. Σε σύγχρονες αρχιτεκτονικές όπως το PaLM ή το Chinchilla, γίνονται πειράματα με εναλλακτικές διαμορφώσεις, συμπεριλαμβανομένων των ενεργοποιήσεων SwiGLU ή GeGLU και προσεγγίσεων μειγμάτων ειδικών (mixtures-of-experts), οι οποίες αυξάνουν περαιτέρω την αποδοτικότητα των συστατικών FFN.

Μια ενδιαφέρουσα πτυχή των συστατικών FFN είναι ότι αποτελούν την πλειοψηφία των παραμέτρων των σύγχρονων LLM - συνήθως το 60-70% όλων των βαρών. Αυτό τα καθιστά κύριους υποψήφιους για τεχνικές βελτιστοποίησης όπως το κλάδεμα (pruning - αφαίρεση περιττών βαρών), η κβαντοποίηση ή η προσέγγιση χαμηλής τάξης (low-rank approximation) σε περιπτώσεις όπου απαιτείται μείωση των απαιτήσεων μνήμης του μοντέλου.

Κβαντοποίηση και άλλες τεχνικές βελτιστοποίησης

Η κβαντοποίηση αποτελεί μια βασική τεχνική βελτιστοποίησης που επιτρέπει τη μείωση των απαιτήσεων μνήμης των LLM διατηρώντας παράλληλα το μεγαλύτερο μέρος των δυνατοτήτων τους. Η αρχή βασίζεται στη μετατροπή των παραμέτρων του μοντέλου από υψηλή ακρίβεια (συνήθως τιμές float 32-bit) σε χαμηλότερη ακρίβεια (αναπαράσταση 16-bit, 8-bit ή ακόμη και 4-bit). Η σωστά υλοποιημένη κβαντοποίηση μπορεί να μειώσει το μέγεθος του μοντέλου έως και 8 φορές με ελάχιστη επίδραση στην ποιότητα των απαντήσεων.

Σύγχρονες προσεγγίσεις όπως οι GPTQ, AWQ ή QLoRA υλοποιούν εξελιγμένους αλγόριθμους κβαντοποίησης που βελτιστοποιούν τη διαδικασία με βάση τις στατιστικές ιδιότητες των βαρών και τη σημασία τους για την ακρίβεια του μοντέλου. Η κβαντοποίηση μετά την εκπαίδευση (Post-training quantization - PTQ) εφαρμόζει συμπίεση σε ένα ήδη εκπαιδευμένο μοντέλο, ενώ η εκπαίδευση με επίγνωση κβαντοποίησης (quantization-aware training - QAT) ενσωματώνει τις πτυχές της κβαντοποίησης απευθείας στη διαδικασία εκπαίδευσης.

Άλλες τεχνικές βελτιστοποίησης

Εκτός από την κβαντοποίηση, τα σύγχρονα LLM χρησιμοποιούν μια σειρά από άλλες τεχνικές βελτιστοποίησης:

Κλάδεμα μοντέλου (Model pruning) - συστηματική αφαίρεση λιγότερο σημαντικών βαρών ή ολόκληρων συστατικών του μοντέλου με βάση την επίδρασή τους στην τελική απόδοση

Απόσταξη γνώσης (Knowledge distillation) - εκπαίδευση ενός μικρότερου μοντέλου "μαθητή" (student) ώστε να μιμείται τη συμπεριφορά ενός μεγαλύτερου μοντέλου "δασκάλου" (teacher)

Προσαρμογή χαμηλής τάξης (Low-rank adaptation) - τροποποίηση επιλεγμένων συστατικών του μοντέλου με τη χρήση πινάκων χαμηλής τάξης, επιτρέποντας την αποτελεσματική λεπτομερή ρύθμιση (fine-tuning) με ελάχιστες απαιτήσεις μνήμης

Αραιή προσοχή (Sparse attention) - υλοποίηση μηχανισμών προσοχής που δεν χρειάζεται να αξιολογούν τις σχέσεις μεταξύ όλων των token, αλλά εστιάζουν μόνο σε δυνητικά σχετικές ζεύγη

Κατακερματισμός μοντέλου (Model sharding) και κατανεμημένη επεξεργασία

Ο κατακερματισμός μοντέλου (Model sharding) αντιπροσωπεύει μια τεχνική κατανομής των παραμέτρων και των υπολογισμών μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε πολλαπλές υπολογιστικές συσκευές (GPU/TPU), επιτρέποντας την αποτελεσματική εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων που είναι πολύ μεγάλα για να χωρέσουν στη μνήμη ενός μόνο επιταχυντή. Υπάρχουν τέσσερις κύριες προσεγγίσεις στον κατακερματισμό, καθεμία με τα δικά της πλεονεκτήματα και περιορισμούς.

Ο Παραλληλισμός Τανυστών (Tensor Parallelism) διαιρεί μεμονωμένους πίνακες και τανυστές σε τμήματα που επεξεργάζονται ταυτόχρονα σε διαφορετικές συσκευές. Αυτή η προσέγγιση ελαχιστοποιεί την επιβάρυνση επικοινωνίας (communication overhead), αλλά απαιτεί διασύνδεση υψηλής ταχύτητας μεταξύ των επιταχυντών.

Ο Παραλληλισμός Διοχέτευσης (Pipeline Parallelism) κατανέμει ολόκληρα επίπεδα του μοντέλου σε διαφορετικές συσκευές, οι οποίες επεξεργάζονται τα δεδομένα διαδοχικά σαν μια γραμμή συναρμολόγησης (pipeline). Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τη μνήμη, αλλά μπορεί να οδηγήσει σε μη ισορροπημένο φόρτο εργασίας των συσκευών.

Προηγμένες στρατηγικές κατανομής

Ο 3D Παραλληλισμός (3D Parallelism) συνδυάζει τον παραλληλισμό τανυστών και τον παραλληλισμό διοχέτευσης με τον παραλληλισμό δεδομένων (data parallelism - επεξεργασία διαφορετικών δειγμάτων δέσμης σε διαφορετικές συσκευές), επιτρέποντας τη μέγιστη αξιοποίηση των διαθέσιμων υπολογιστικών πόρων κατά την εκπαίδευση εξαιρετικά μεγάλων μοντέλων.

Ο ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) εξαλείφει τον πλεονασμό στην αποθήκευση των καταστάσεων του βελτιστοποιητή (optimizer states), των κλίσεων (gradients) και των παραμέτρων του μοντέλου μεταξύ των GPU. Το ZeRO-3, η πιο προηγμένη παραλλαγή, διαιρεί τις μεμονωμένες παραμέτρους του μοντέλου έτσι ώστε κάθε GPU να αποθηκεύει μόνο ένα μικρό μέρος του συνολικού μοντέλου, επιτρέποντας την εκπαίδευση μοντέλων πολλών δισεκατομμυρίων παραμέτρων ακόμη και σε σχετικά περιορισμένα συστήματα υλικού.

Η υλοποίηση αποτελεσματικών στρατηγικών κατακερματισμού απαιτεί εξειδικευμένα πλαίσια (frameworks) όπως τα DeepSpeed, Megatron-LM ή Mesh TensorFlow, τα οποία αυτοματοποιούν τις πολύπλοκες πτυχές της κατανομής και του συγχρονισμού. Αυτά τα πλαίσια συχνά υλοποιούν πρόσθετες βελτιστοποιήσεις όπως το σημείο ελέγχου κλίσης (gradient checkpointing), η εκπαίδευση μικτής ακρίβειας (mixed-precision training) ή ο επαναϋπολογισμός ενεργοποίησης (activation recomputation) για περαιτέρω βελτίωση της αποδοτικότητας και μείωση των απαιτήσεων μνήμης.

Σύγκριση αρχιτεκτονικών σύγχρονων γλωσσικών μοντέλων

Οι αρχιτεκτονικές διαφορές μεταξύ των σύγχρονων LLM διαδραματίζουν βασικό ρόλο στις ικανότητες, την αποδοτικότητα και την καταλληλότητά τους για διάφορες εφαρμογές. Ενώ όλα χρησιμοποιούν τη βάση Transformer, υπάρχουν σημαντικές παραλλαγές στην υλοποίηση των μεμονωμένων συστατικών που επηρεάζουν την απόδοση και τα χαρακτηριστικά τους.

Η αρχιτεκτονική GPT (Generative Pre-trained Transformer) χρησιμοποιεί μια προσέγγιση μόνο-αποκωδικοποιητή (decoder-only) με αυτοπαλίνδρομη παραγωγή κειμένου, καθιστώντας την ιδανική για παραγωγικές εργασίες. Νεότερες εκδόσεις όπως το GPT-4 υλοποιούν προηγμένες τεχνικές τόσο σε επίπεδο αρχιτεκτονικής (μεγαλύτερο παράθυρο πλαισίου, πολυτροπικές είσοδοι - multi-modal inputs) όσο και σε επίπεδο εκπαίδευσης (RLHF, συνταγματικές προσεγγίσεις - constitutional approaches).

Η αρχιτεκτονική PaLM (Pathways Language Model) της Google εισήγαγε καινοτομίες όπως οι ενεργοποιήσεις SwiGLU, η προσοχή πολλαπλών ερωτημάτων (multi-query attention) και το κλιμακωτό RoPE, επιτρέποντας την πιο αποτελεσματική κλιμάκωση σε εκατοντάδες δισεκατομμύρια παραμέτρους. Το Gemini, ο διάδοχος του PaLM, ενσωμάτωσε περαιτέρω πολυτροπικές δυνατότητες απευθείας στην αρχιτεκτονική του μοντέλου.

Εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές και νέες προσεγγίσεις

Τα Μείγματα ειδικών (MoE) όπως το Mixtral αντιπροσωπεύουν μια υβριδική προσέγγιση, όπου κάθε token επεξεργάζεται μόνο από ένα υποσύνολο εξειδικευμένων "ειδικών" δικτύων. Αυτή η τεχνική επιτρέπει τη δραματική αύξηση του αριθμού των παραμέτρων του μοντέλου διατηρώντας παρόμοια υπολογιστική πολυπλοκότητα κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων (inference).

Τα μοντέλα χώρου κατάστασης (State-space models) όπως το Mamba αντιπροσωπεύουν μια πιθανή εναλλακτική λύση στους transformers, συνδυάζοντας τα πλεονεκτήματα των επαναλαμβανόμενων και συνελικτικών προσεγγίσεων με γραμμική κλιμάκωση ως προς το μήκος της ακολουθίας. Αυτά τα μοντέλα είναι ιδιαίτερα ελπιδοφόρα για την επεξεργασία πολύ μεγάλων πλαισίων (100K+ token).

Κατά την επιλογή μιας αρχιτεκτονικής για μια συγκεκριμένη εφαρμογή, πρέπει να ληφθούν υπόψη οι συμβιβασμοί μεταξύ ακρίβειας, υπολογιστικής απόδοσης, απαιτήσεων μνήμης και ειδικών δυνατοτήτων όπως η μακροπρόθεσμη μνήμη ή η πολυτροπική επεξεργασία. Η πιο πρόσφατη έρευνα επικεντρώνεται σε υβριδικές προσεγγίσεις που συνδυάζουν τα δυνατά σημεία διαφορετικών αρχιτεκτονικών και τεχνικές όπως η παραγωγή επαυξημένη με ανάκτηση (retrieval-augmented generation), οι οποίες επεκτείνουν τις δυνατότητες των μοντέλων με ρητή πρόσβαση σε εξωτερικές γνώσεις.