LinguaLinked: Memberdayakan Perangkat Seluler dengan Model Bahasa Besar Terdistribusi

Permintaan untuk menerapkan model bahasa besar (LLM) pada perangkat seluler semakin meningkat, didorong oleh kebutuhan akan privasi, pengurangan latensi, dan penggunaan bandwidth yang efisien. Namun, kebutuhan memori dan komputasi yang luas dari LLM menimbulkan tantangan signifikan. Masukkan LinguaLinked, sebuah sistem baru yang dikembangkan oleh sekelompok peneliti dari UC Irvine, dirancang untuk memungkinkan inferensi LLM terdesentralisasi dan terdistribusi di berbagai perangkat seluler, memanfaatkan kemampuan kolektif mereka untuk melakukan tugas-tugas kompleks secara efisien.

Tantangan

Menerapkan LLM seperti GPT-3 atau BLOOM pada perangkat seluler menantang karena:

• Keterbatasan Memori: LLM memerlukan memori yang substansial, sering kali melebihi kapasitas perangkat seluler individu.
• Keterbatasan Komputasi: Perangkat seluler biasanya memiliki daya pemrosesan yang terbatas, membuat sulit menjalankan model besar.
• Kekhawatiran Privasi: Mengirim data ke server terpusat untuk pemrosesan menimbulkan masalah privasi.

Solusi LinguaLinked

LinguaLinked mengatasi tantangan ini dengan tiga strategi utama:

1. Penugasan Model yang Dioptimalkan:

   • Sistem membagi LLM menjadi subgraf yang lebih kecil menggunakan optimasi linier untuk mencocokkan setiap segmen dengan kemampuan perangkat.
   • Ini memastikan penggunaan sumber daya yang efisien dan meminimalkan transmisi data antar perangkat.

2. Penyeimbangan Beban Waktu Nyata:

   • LinguaLinked secara aktif memantau kinerja perangkat dan mendistribusikan ulang tugas untuk mencegah kemacetan.
   • Pendekatan dinamis ini memastikan penggunaan semua sumber daya yang tersedia secara efisien, meningkatkan responsivitas sistem secara keseluruhan.

3. Komunikasi yang Dioptimalkan:

   • Peta transmisi data yang efisien memandu aliran informasi antar perangkat, menjaga integritas struktural model.
   • Metode ini mengurangi latensi dan memastikan pemrosesan data tepat waktu di seluruh jaringan perangkat seluler.

Sebuah model bahasa besar (LLM) tunggal dibagi menjadi bagian-bagian berbeda (atau segmen) dan didistribusikan di berbagai perangkat seluler. Pendekatan ini memungkinkan setiap perangkat menangani hanya sebagian kecil dari total kebutuhan komputasi dan penyimpanan, membuatnya layak untuk menjalankan model kompleks bahkan pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Berikut adalah rincian cara kerjanya:

Segmentasi dan Distribusi Model

1. Segmentasi Model:
   • Model bahasa besar diubah menjadi graf komputasi di mana setiap operasi dalam jaringan diwakili sebagai node.
   • Graf ini kemudian dibagi menjadi subgraf yang lebih kecil, masing-masing mampu berfungsi secara independen.
2. Penugasan Model yang Dioptimalkan:
   • Menggunakan optimasi linier, subgraf ini (atau segmen model) ditugaskan ke berbagai perangkat seluler.
   • Penugasan mempertimbangkan kemampuan komputasi dan memori masing-masing perangkat, memastikan penggunaan sumber daya yang efisien dan meminimalkan overhead transmisi data antar perangkat.
3. Eksekusi Inferensi Kolaboratif:
   • Setiap perangkat seluler memproses segmen model yang ditugaskan.
   • Perangkat saling berkomunikasi untuk bertukar hasil antara yang diperlukan, memastikan tugas inferensi keseluruhan diselesaikan dengan benar.
   • Strategi komunikasi yang dioptimalkan digunakan untuk menjaga integritas struktur model asli dan memastikan aliran data yang efisien.

Contoh Skenario

Bayangkan model bahasa besar seperti GPT-3 dibagi menjadi beberapa bagian. Satu perangkat seluler mungkin menangani embedding token awal dan beberapa lapisan pertama model, sementara perangkat lain memproses lapisan tengah, dan perangkat ketiga menyelesaikan lapisan akhir dan menghasilkan output. Sepanjang proses ini, perangkat berbagi output antara untuk memastikan inferensi model lengkap dijalankan dengan lancar.

Kinerja dan Hasil

Efikasi LinguaLinked ditunjukkan melalui pengujian ekstensif pada berbagai perangkat Android, baik kelas atas maupun kelas bawah. Temuan utama meliputi:

• Kecepatan Inferensi: Dibandingkan dengan baseline, LinguaLinked mempercepat kinerja inferensi sebesar 1,11× hingga 1,61× dalam pengaturan single-threaded dan 1,73× hingga 2,65× dengan multi-threading.
• Penyeimbangan Beban: Penyeimbangan beban waktu nyata sistem lebih meningkatkan kinerja, dengan percepatan keseluruhan sebesar 1,29× hingga 1,32×.
• Skalabilitas: Model yang lebih besar mendapat manfaat signifikan dari penugasan model yang dioptimalkan oleh LinguaLinked, menunjukkan skalabilitas dan efektivitasnya dalam menangani tugas-tugas kompleks.

Kasus Penggunaan dan Aplikasi

LinguaLinked sangat cocok untuk skenario di mana privasi dan efisiensi sangat penting. Aplikasi termasuk:

• Pembuatan dan Ringkasan Teks: Menghasilkan teks yang koheren dan relevan secara kontekstual secara lokal pada perangkat seluler.
• Analisis Sentimen: Mengklasifikasikan data teks secara efisien tanpa mengorbankan privasi pengguna.
• Terjemahan Waktu Nyata: Memberikan terjemahan cepat dan akurat langsung pada perangkat.

Arah Masa Depan

LinguaLinked membuka jalan untuk kemajuan lebih lanjut dalam AI seluler:

• Efisiensi Energi: Iterasi mendatang akan fokus pada pengoptimalan konsumsi energi untuk mencegah pengurasan baterai dan pemanasan berlebih selama tugas intensif.
• Privasi yang Ditingkatkan: Peningkatan berkelanjutan dalam pemrosesan terdesentralisasi akan memastikan privasi data yang lebih besar.
• Model Multi-modalitas: Memperluas LinguaLinked untuk mendukung model multi-modalitas untuk aplikasi dunia nyata yang beragam.

Kesimpulan

LinguaLinked mewakili lompatan maju yang signifikan dalam menerapkan LLM pada perangkat seluler. Dengan mendistribusikan beban komputasi dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya, ini membuat AI canggih dapat diakses dan efisien pada berbagai perangkat. Inovasi ini tidak hanya meningkatkan kinerja tetapi juga memastikan privasi data, membuka jalan untuk aplikasi AI seluler yang lebih personal dan aman.