LinguaLinked: Dağıtılmış Büyük Dil Modelleri ile Mobil Cihazları Güçlendirme

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) mobil cihazlarda dağıtılması talebi, gizlilik, azaltılmış gecikme ve verimli bant genişliği kullanımı ihtiyacıyla artıyor. Ancak, LLM'lerin geniş bellek ve hesaplama gereksinimleri önemli zorluklar oluşturuyor. LinguaLinked'i tanıtıyoruz, UC Irvine'dan bir grup araştırmacı tarafından geliştirilen yeni bir sistem, birden fazla mobil cihaz arasında merkezi olmayan, dağıtılmış LLM çıkarımını etkinleştirmek için tasarlandı ve karmaşık görevleri verimli bir şekilde gerçekleştirmek için kolektif yeteneklerini kullanıyor.

Zorluk

GPT-3 veya BLOOM gibi LLM'leri mobil cihazlarda dağıtmak şu nedenlerle zordur:

• Bellek Kısıtlamaları: LLM'ler genellikle bireysel mobil cihazların kapasitesini aşan önemli miktarda bellek gerektirir.
• Hesaplama Sınırlamaları: Mobil cihazlar genellikle sınırlı işlem gücüne sahiptir, bu da büyük modelleri çalıştırmayı zorlaştırır.
• Gizlilik Endişeleri: Verilerin işlenmek üzere merkezi sunuculara gönderilmesi gizlilik sorunlarını artırır.

LinguaLinked'in Çözümü

LinguaLinked bu zorlukları üç ana strateji ile ele alır:

1. Optimize Edilmiş Model Ataması:

   • Sistem, her segmenti bir cihazın yetenekleriyle eşleştirmek için doğrusal optimizasyon kullanarak LLM'leri daha küçük alt grafiklere böler.
   • Bu, kaynakların verimli kullanımını sağlar ve cihazlar arası veri iletimini en aza indirir.

2. Çalışma Zamanı Yük Dengeleme:

   • LinguaLinked, cihaz performansını aktif olarak izler ve darboğazları önlemek için görevleri yeniden dağıtır.
   • Bu dinamik yaklaşım, mevcut tüm kaynakların verimli kullanımını sağlar ve genel sistem yanıtını artırır.

3. Optimize Edilmiş İletişim:

   • Verimli veri iletim haritaları, cihazlar arasında bilgi akışını yönlendirerek modelin yapısal bütünlüğünü korur.
   • Bu yöntem, gecikmeyi azaltır ve mobil cihazlar ağı genelinde zamanında veri işlenmesini sağlar.

Tek bir büyük dil modeli (LLM), farklı parçalara (veya segmentlere) bölünür ve birden fazla mobil cihaza dağıtılır. Bu yaklaşım, her cihazın toplam hesaplama ve depolama gereksinimlerinin yalnızca bir kısmını ele almasına olanak tanır, bu da sınırlı kaynaklara sahip cihazlarda bile karmaşık modellerin çalıştırılmasını mümkün kılar. İşte bu sürecin nasıl çalıştığının bir özeti:

Model Segmentasyonu ve Dağıtımı

1. Model Segmentasyonu:
   • Büyük dil modeli, ağ içindeki her işlemin bir düğüm olarak temsil edildiği bir hesaplama grafiğine dönüştürülür.
   • Bu grafik, her biri bağımsız olarak çalışabilen daha küçük alt grafiklere bölünür.
2. Optimize Edilmiş Model Ataması:
   • Doğrusal optimizasyon kullanılarak, bu alt grafikler (veya model segmentleri) farklı mobil cihazlara atanır.
   • Atama, her cihazın hesaplama ve bellek yeteneklerini dikkate alarak kaynakların verimli kullanımını ve cihazlar arası veri iletim yükünü en aza indirir.
3. İşbirlikçi Çıkarım Yürütme:
   • Her mobil cihaz, kendisine atanan model segmentini işler.
   • Cihazlar, gerektiğinde ara sonuçları paylaşarak birbirleriyle iletişim kurar ve genel çıkarım görevinin doğru bir şekilde tamamlanmasını sağlar.
   • Orijinal model yapısının bütünlüğünü korumak ve verimli veri akışını sağlamak için optimize edilmiş iletişim stratejileri kullanılır.

Örnek Senaryo

GPT-3 gibi büyük bir dil modelinin birkaç parçaya bölündüğünü hayal edin. Bir mobil cihaz, başlangıç token gömmelerini ve modelin ilk birkaç katmanını işlerken, başka bir cihaz orta katmanları işler ve üçüncü bir cihaz son katmanları tamamlayarak çıktıyı üretir. Bu süreç boyunca, cihazlar ara çıktıları paylaşarak tam model çıkarımının sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlar.

Performans ve Sonuçlar

LinguaLinked'in etkinliği, hem üst düzey hem de alt düzey çeşitli Android cihazlarda kapsamlı testlerle gösterilmiştir. Ana bulgular şunları içerir:

• Çıkarım Hızı: Bir temel ile karşılaştırıldığında, LinguaLinked tek iş parçacıklı ayarlarda çıkarım performansını 1.11× ila 1.61× hızlandırır ve çok iş parçacıklı ayarlarda 1.73× ila 2.65× hızlandırır.
• Yük Dengeleme: Sistemin çalışma zamanı yük dengelemesi, performansı daha da artırarak genel hızlanmayı 1.29× ila 1.32× arasında sağlar.
• Ölçeklenebilirlik: Daha büyük modeller, LinguaLinked'in optimize edilmiş model atamasından önemli ölçüde fayda sağlar ve karmaşık görevleri ele almadaki ölçeklenebilirliğini ve etkinliğini gösterir.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

LinguaLinked, gizlilik ve verimliliğin ön planda olduğu senaryolar için özellikle uygundur. Uygulamalar şunları içerir:

• Metin Üretimi ve Özetleme: Mobil cihazlarda yerel olarak tutarlı ve bağlamsal olarak uygun metin üretimi.
• Duygu Analizi: Kullanıcı gizliliğini tehlikeye atmadan metin verilerini verimli bir şekilde sınıflandırma.
• Gerçek Zamanlı Çeviri: Cihazda hızlı ve doğru çeviriler sağlama.

Gelecek Yönelimler

LinguaLinked, mobil AI'da daha fazla ilerleme için zemin hazırlar:

• Enerji Verimliliği: Gelecek sürümler, yoğun görevler sırasında pil tüketimini ve aşırı ısınmayı önlemek için enerji tüketimini optimize etmeye odaklanacaktır.
• Gelişmiş Gizlilik: Merkezi olmayan işlemdeki sürekli iyileştirmeler, daha fazla veri gizliliği sağlayacaktır.
• Çok Modlu Modeller: LinguaLinked'i çeşitli gerçek dünya uygulamaları için çok modlu modelleri destekleyecek şekilde genişletme.

Sonuç

LinguaLinked, LLM'lerin mobil cihazlarda dağıtılmasında önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Hesaplama yükünü dağıtarak ve kaynak kullanımını optimize ederek, gelişmiş AI'yi geniş bir cihaz yelpazesinde erişilebilir ve verimli hale getirir. Bu yenilik, performansı artırmakla kalmaz, aynı zamanda veri gizliliğini de sağlar ve daha kişiselleştirilmiş ve güvenli mobil AI uygulamaları için zemin hazırlar.