Wie kann die Modelleffizienz mit begrenzten Ressourcen verbessert werden? Ein Artikel, der effiziente NLP-Methoden zusammenfasst

Das Training immer größerer Deep-Learning-Modelle ist im letzten Jahrzehnt zu einem aufkommenden Trend geworden. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, verbessert die kontinuierliche Erhöhung der Anzahl der Modellparameter die Leistung neuronaler Netze immer weiter und generiert auch einige neue Forschungsrichtungen, es treten jedoch auch immer mehr Probleme mit dem Modell auf.

Zuallererst hat diese Art von Modell oft nur eingeschränkten Zugriff und ist nicht Open Source, oder selbst wenn es Open Source ist, sind für die Ausführung immer noch viele Rechenressourcen erforderlich. Zweitens sind die Parameter dieser Netzwerkmodelle nicht universell, sodass für Training und Ableitung eine große Menge an Ressourcen erforderlich ist. Drittens kann das Modell nicht unbegrenzt erweitert werden, da die Größe der Parameter durch die Hardware begrenzt ist. Um diese Probleme anzugehen, zeichnet sich ein neuer Forschungstrend ab, der sich auf die Verbesserung der Effizienz konzentriert.

Kürzlich haben mehr als ein Dutzend Forscher der Hebrew University, der University of Washington und anderen Institutionen gemeinsam einen Bericht verfasst, in dem sie effiziente Methoden im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zusammenfassen.

Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2209.00099.pdf

Effizienz bezieht sich normalerweise auf das Verhältnis zwischen der Ressourceneingabe in das System und der Systemausgabe Ausgabe zu produzieren. Im Bereich NLP betrachten wir Effizienz als das Verhältnis zwischen den Kosten eines Modells und den von ihm erzielten Ergebnissen.

Gleichung (1) beschreibt die Trainingskosten (Kosten) eines Modells mit künstlicher Intelligenz, um ein bestimmtes Ergebnis (R) zu erzeugen, das proportional zu drei (unvollständigen) Faktoren ist:

(1) in einer einzelnen Stichprobe Kosten für die Ausführung des Modells (E);

(2) Die Größe des Trainingsdatensatzes (D);

(3) Die Anzahl der für die Modellauswahl oder Parameteroptimierung erforderlichen Trainingsläufe (H) .

Die Kosten Kosten(·) können dann entlang mehrerer Dimensionen gemessen werden, wie z. B. Rechen-, Zeit- oder Umweltkosten, die jeweils auf verschiedene Weise weiter quantifiziert werden können. Der Rechenaufwand kann beispielsweise die Gesamtzahl der Gleitkommaoperationen (FLOPs) oder die Anzahl der Modellparameter umfassen. Da die Verwendung einer einzigen Kostenmetrik irreführend sein kann, sammelt und organisiert diese Studie Arbeiten zu mehreren Aspekten von effizientem NLP und erörtert, welche Aspekte für welche Anwendungsfälle vorteilhaft sind.

Ziel dieser Studie ist es, eine grundlegende Einführung in eine breite Palette von Methoden zur Verbesserung der NLP-Effizienz zu geben. Daher organisiert diese Studie diese Umfrage gemäß einer typischen NLP-Modellpipeline (Abbildung 2 unten) und stellt vorhandene Methoden vor, um jede Phase effizienter zu gestalten .

Diese Arbeit bietet einen praktischen Effizienzleitfaden für NLP-Forscher, hauptsächlich für zwei Arten von Lesern:

(1) Forscher aus verschiedenen Bereichen des NLP, um ihnen bei der Arbeit in ressourcenbegrenzten Umgebungen zu helfen: Abhängig von Ressourcenengpässen können Leser direkt zu einem Aspekt springen, der von der NLP-Pipeline abgedeckt wird. Wenn die Hauptbeschränkung beispielsweise die Inferenzzeit ist, werden in Kapitel 6 des Papiers entsprechende Effizienzverbesserungen beschrieben.

(2) Forscher, die daran interessiert sind, den aktuellen Stand der Effizienz von NLP-Methoden zu verbessern. Dieses Papier kann als Einstiegspunkt dienen, um Möglichkeiten für neue Forschungsrichtungen zu identifizieren.

Abbildung 3 unten zeigt die in dieser Studie zusammengefasste effiziente NLP-Methode.

Obwohl die Wahl der Hardware einen großen Einfluss auf die Effizienz des Modells hat, steuern die meisten NLP-Forscher Entscheidungen über Hardware nicht direkt und die meisten Hardwareoptimierungen sind nicht auf alle Phasen der NLP-Pipeline anwendbar . es funktioniert. Daher konzentriert sich diese Studie auf Algorithmen, bietet jedoch in Kapitel 7 eine kurze Einführung in die Hardwareoptimierung. Abschließend wird in dem Papier weiter erörtert, wie die Effizienz quantifiziert werden kann, welche Faktoren während des Bewertungsprozesses berücksichtigt werden sollten und wie man sich für das am besten geeignete Modell entscheidet.

Interessierte Leser können den Originaltext des Artikels lesen, um weitere Forschungsdetails zu erfahren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die Modelleffizienz mit begrenzten Ressourcen verbessert werden? Ein Artikel, der effiziente NLP-Methoden zusammenfasst. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!