LinguaLinked: Обеспечение Мобильных Устройств Распределенными Большими Языковыми Моделями

Спрос на развертывание больших языковых моделей (LLM) на мобильных устройствах растет, что обусловлено необходимостью повышения конфиденциальности, снижения задержек и эффективного использования полосы пропускания. Однако большие требования LLM к памяти и вычислительным ресурсам создают значительные проблемы. Решение представляет собой LinguaLinked — новая система, разработанная группой исследователей из UC Irvine, которая позволяет выполнять децентрализованную, распределенную инференцию LLM на нескольких мобильных устройствах, используя их коллективные возможности для эффективного выполнения сложных задач.

Проблема

Развертывание LLM, таких как GPT-3 или BLOOM, на мобильных устройствах сопряжено с трудностями из-за:

• Ограничений памяти: LLM требуют значительных объемов памяти, часто превышающих возможности отдельных мобильных устройств.
• Вычислительных ограничений: Мобильные устройства обычно обладают ограниченной вычислительной мощностью, что затрудняет выполнение больших моделей.
• Проблем конфиденциальности: Отправка данных на централизованные серверы для обработки вызывает вопросы конфиденциальности.

Решение от LinguaLinked

LinguaLinked решает эти проблемы с помощью трех ключевых стратегий:

1. Оптимизированное распределение модели:

• Система разделяет LLM на более мелкие подграфы с использованием линейной оптимизации, чтобы сопоставить каждый сегмент с возможностями устройства.
• Это обеспечивает эффективное использование ресурсов и минимизирует передачу данных между устройствами.

2. Балансировка нагрузки в реальном времени:

• LinguaLinked активно отслеживает производительность устройств и перераспределяет задачи, чтобы предотвратить узкие места.
• Этот динамический подход обеспечивает эффективное использование всех доступных ресурсов, повышая общую отзывчивость системы.

3. Оптимизированная коммуникация:

• Эффективные карты передачи данных направляют поток информации между устройствами, сохраняя структурную целостность модели.
• Этот метод снижает задержку и обеспечивает своевременную обработку данных по всей сети мобильных устройств.

Одна большая языковая модель (LLM) разбивается на различные части (или сегменты) и распределяется между несколькими мобильными устройствами. Этот подход позволяет каждому устройству обрабатывать только часть общей вычислительной и хранения данных, что делает возможным выполнение сложных моделей даже на устройствах с ограниченными ресурсами. Вот как это работает:

Сегментация и распределение модели

1. Сегментация модели:

• Большая языковая модель преобразуется в вычислительный граф, где каждая операция в сети представлена узлом.
• Этот граф затем разделяется на более мелкие подграфы, каждый из которых способен функционировать независимо.

2. Оптимизированное распределение модели:

• С использованием линейной оптимизации эти подграфы (или сегменты модели) назначаются различным мобильным устройствам.
• Назначение учитывает вычислительные и памятьные возможности каждого устройства, обеспечивая эффективное использование ресурсов и минимизируя нагрузку на передачу данных между устройствами.

3. Совместное выполнение инференции:

• Каждое мобильное устройство обрабатывает свой назначенный сегмент модели.
• Устройства взаимодействуют друг с другом для обмена промежуточными результатами по мере необходимости, обеспечивая правильное выполнение общей задачи инференции.
• Оптимизированные стратегии коммуникации применяются для поддержания целостности исходной структуры модели и обеспечения эффективного потока данных.

Пример сценария

Представьте себе, что большая языковая модель, такая как GPT-3, разделена на несколько частей. Одно мобильное устройство может обрабатывать начальные токенные эмбеддинги и первые несколько слоев модели, в то время как другое устройство обрабатывает средние слои, а третье завершает финальные слои и генерирует результат. На протяжении всего этого процесса устройства обмениваются промежуточными результатами, чтобы обеспечить бесшовное выполнение полной инференции модели.

Производительность и результаты

Эффективность LinguaLinked была продемонстрирована в ходе обширных тестов на различных устройствах Android, как высококлассных, так и низкоклассных. Основные результаты включают:

• Скорость инференции: По сравнению с базовой линией, LinguaLinked ускоряет производительность инференции на 1,11× до 1,61× в однопоточных режимах и на 1,73× до 2,65× с многопоточностью.
• Балансировка нагрузки: Балансировка нагрузки во время выполнения задач дополнительно увеличивает производительность, обеспечивая общую ускорение от 1,29× до 1,32×.
• Масштабируемость: Более крупные модели значительно выигрывают от оптимизированного распределения модели LinguaLinked, демонстрируя свою масштабируемость и эффективность в обработке сложных задач.

Применение и сценарии использования

LinguaLinked особенно подходит для сценариев, где важны конфиденциальность и эффективность. Примеры применения включают:

• Генерация и суммаризация текста: Локальная генерация связного и контекстуально релевантного текста на мобильных устройствах.
• Анализ настроений: Эффективная классификация текстовых данных без ущерба для конфиденциальности пользователя.
• Перевод в реальном времени: Обеспечение быстрого и точного перевода непосредственно на устройстве.

Будущее направления

LinguaLinked прокладывает путь для дальнейших достижений в мобильных ИИ:

• Энергоэффективность: Будущие версии будут сосредоточены на оптимизации энергопотребления, чтобы предотвратить разрядку батареи и перегрев во время интенсивных задач.
• Улучшенная конфиденциальность: Продолжение улучшений в децентрализованной обработке данных обеспечит еще большую защиту конфиденциальности данных.
• Мультимодальные модели: Расширение LinguaLinked для поддержки мультимодальных моделей для различных реальных приложений.

Заключение

LinguaLinked представляет собой значительный шаг вперед в развертывании LLM на мобильных устройствах. Распределяя вычислительную нагрузку и оптимизируя использование ресурсов, он делает передовые ИИ доступными и эффективными на широком диапазоне устройств. Эта инновация не только улучшает производительность, но и обеспечивает конфиденциальность данных, создавая условия для более персонализированных и безопасных мобильных приложений на основе ИИ.