سیستم‌های مناسب برای LLM

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ که به اختصار LLM نامیده می‌شوند، به عنوان یکی از پیشرفت‌های بنیادین در حوزه هوش مصنوعی مطرح شده‌اند. این مدل‌ها توانایی تولید متن، پاسخ به پرسش‌ها، خلاصه‌سازی محتوا و حتی انجام استدلال‌های پیچیده را دارند.

با این حال، توسعه و اجرای این LLMها بدون وجود سیستم‌های فنی مناسب تقریبا غیرممکن است. مدل‌های زبانی بزرگ به دلیل حجم عظیم داده‌های آموزشی، تعداد بسیار زیاد پارامترها و نیاز به توان محاسباتی بالا، به زیرساخت‌های ویژه‌ای نیاز دارند.

سیستم‌های محاسباتی سخت‌افزاری برای LLM

اصلی‌ترین نیاز مدل‌های زبانی بزرگ، توان پردازشی بسیار بالا است. پردازنده‌های مرکزی معمولی برای آموزش یا حتی اجرای یک LLM با صدها میلیارد پارامتر کافی نیستند. به همین دلیل، استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی پیشرفته به یک استاندارد تبدیل شده است. شرکت انویدیا با تولید محصولاتی مانند سری A100 و H100، توانسته است نیاز صنعت LLM را تا حد زیادی تأمین کند. این پردازنده‌های گرافیکی دارای هزاران هسته محاسباتی هستند که می‌توانند عملیات ضرب ماتریسی را که بخش عمده محاسبات شبکه‌های عصبی در یک LLM است، با سرعت بسیار بالا انجام دهند. در مقاله مقایسه کارت گرافیک A100 , H100 , RTX 6000 PRO Blackwell  به بررسی این پردازنده های گرافیکی پرداختیم.

علاوه بر پردازنده‌های گرافیکی، حافظه با پهنای باند بالا نیز یکی دیگر از اجزای حیاتی برای اجرای LLM محسوب می‌شود. مدل‌های زبانی بزرگ باید به صورت کامل یا بخشی از آن در حافظه جانبی پردازنده‌ها قرار گیرد تا عملیات استنتاج یا آموزش به صورت پیوسته انجام شود. برای مثال، یک LLM با ۱۷۵ میلیارد پارامتر به چندین ترابایت حافظه نیاز دارد. بنابراین، استفاده از حافظه‌های اچ‌بی‌ام یا حافظه‌های با پهنای باند بسیار بالا و همچنین چیدمان بهینه حافظه در میان چندین پردازنده گرافیکی برای بهینه‌سازی کارایی LLM ضروری است.

در سطح بالاتر، سیستم‌های توزیع شده که متشکل از صدها یا هزاران پردازنده گرافیکی هستند، برای آموزش LLMهایی مانند جی‌پی‌تی-۴ یا لاما استفاده می‌شوند. این خوشه‌های محاسباتی باید از طریق شبکه‌های پرسرعت مانند اینفینی‌باند به یکدیگر متصل شوند تا تأخیر در انتقال داده‌ها برای همگام‌سازی اجزای مختلف مدل زبانی بزرگ به حداقل برسد. بدون چنین اتصالات پرسرعتی، همگام‌سازی میان پردازنده‌ها به یک گلوگاه بزرگ تبدیل خواهد شد و کارایی سیستم LLM به شدت کاهش می‌یابد.

سیستم‌های ذخیره‌سازی و مدیریت داده برای LLM

دومین جزء مهم در معماری یک LLM، سیستم ذخیره‌سازی داده است. مدل‌های زبانی بزرگ بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند. این داده‌ها معمولا شامل کتاب‌ها، مقالات وب، کدهای برنامه‌نویسی و محتوای علمی هستند که جمعا به چندین ده ترابایت می‌رسند. دسترسی سریع و قابل اعتماد به این داده‌ها در طول فرآیند آموزش یک LLM اهمیت بالایی دارد. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع شده مانند اچ‌دی‌اف‌اس یا سیستم‌های مدرن مبتنی بر آبجکت استوریج، امکان خواندن همزمان داده توسط صدها پردازنده را برای تغذیه مدل زبانی بزرگ فراهم می‌کنند.

علاوه بر ذخیره‌سازی خام داده، نیاز به سیستم‌های مدیریت داده برای پیش‌پردازش و پاکسازی متن‌های مورد استفاده در LLM وجود دارد. داده‌های متنی خام معمولا دارای نویز، کاراکترهای تکراری، اطلاعات تکراری یا محتوای نامرتبط هستند. سیستم‌های مناسب برای آموزش یک LLM باید شامل ابزارهایی برای توکن‌سازی، نرمال‌سازی، حذف داده‌های بی‌کیفیت و ایجاد بسته‌های داده با طول یکسان باشند. برای این منظور، پلتفرم‌هایی مانند اسپارک یا سیستم‌های پردازش داده موازی کاربرد فراوان دارند و به کارآمدی مدل‌های زبانی بزرگ کمک می‌کنند.

همچنین در مرحله اجرا و ارائه خدمات توسط یک LLM، ذخیره‌سازی کش برای پاسخ‌های مکرر یا محاسبات میانی اهمیت پیدا می‌کند. بسیاری از سوالات کاربران از یک مدل زبانی بزرگ تکراری هستند. اگر پاسخ هر سوال برای مدت معینی در حافظه کش ذخیره شود، می‌توان از محاسبات مجدد توسط LLM جلوگیری کرد و هزینه و زمان پاسخگویی را کاهش داد. بنابراین، سیستم‌های کش توزیع شده مانند ردیس معمولا در معماری خدماتی مدل‌های زبانی بزرگ گنجانده می‌شوند.

سیستم‌های نرم‌افزاری و فریم‌ورک‌های مخصوص LLM

برای استفاده کارآمد از سخت‌افزارهای قدرتمند در راستای اجرای یک LLM، به فریم‌ورک‌های نرم‌افزاری تخصصی نیاز است. در حال حاضر، فریم‌ورک‌هایی مانند پایتورچ و تنسورفلو دو ابزار اصلی برای توسعه و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ هستند.

این فریم‌ ورک‌ها قابلیت‌هایی مانند محاسبات خودکار گرادیان، مدیریت حافظه، و پشتیبانی از موازی‌سازی را ارائه می‌دهند. بدون این ابزارها، پیاده‌سازی دستوری الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای یک LLM تقریبا غیرممکن خواهد بود.

فراتر از فریم‌ورک‌های پایه، کتابخانه‌ها و ابزارهای خاصی برای مدل‌های زبانی بزرگ توسعه یافته‌اند. برای مثال، کتابخانه «دیکپ‌اسپید» از شرکت مایکروسافت، روش‌های موازی‌سازی پیشرفته‌ای مانند موازی‌سازی داده، موازی‌سازی لوله‌ای و موازی‌سازی تانسور را برای آموزش LLM ارائه می‌دهد. همچنین کتابخانه «ترنسفورمرز» از هاگینگ‌فیس، دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ از پیش آموزش دیده و ابزارهای ارزیابی را ساده کرده است. این کتابخانه‌ها شامل توابعی برای بارگذاری یک LLM، توکن‌سازی متن و تولید متن با تنظیمات مختلف هستند.

یک سیستم نرم‌افزاری مناسب برای مدل زبانی بزرگ باید شامل ماژول پایش و ثبت وقایع نیز باشد. آموزش یک LLM ممکن است هفته‌ها یا ماه‌ها طول بکشد. در این مدت، احتمال بروز خطاهای سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری وجود دارد. سیستم‌های پایش پیشرفته می‌توانند دمای پردازنده‌ها، مصرف حافظه، نرخ استفاده از واحد محاسباتی و همچنین معیارهای آموزشی LLM مانند میزان خطا و دقت را در زمان واقعی نمایش دهند. در صورت بروز مشکل، این سیستم‌ها قادر به ذخیره وضعیت فعلی آموزش مدل زبانی بزرگ و بازیابی از نقاط بازبینی هستند.

سیستم‌های استنتاج و بهینه‌سازی برای کاربردی شدن LLM

پس از آموزش یک مدل زبانی بزرگ، مرحله مهم بعدی، استنتاج یا استفاده عملی از LLM است. در این مرحله، سیستم باید بتواند به درخواست‌های کاربران در زمان کوتاه پاسخ دهد. تفاوت اصلی میان مرحله آموزش و استنتاج در این است که در استنتاج، تأخیر بسیار حیاتی و توان عملیاتی بالا برای پاسخگویی LLM اهمیت دارد. برای این منظور، تکنیک‌های بهینه‌سازی مختلفی به کار می‌روند.

یکی از مهمترین روش‌های بهینه‌سازی برای استنتاج یک LLM، استفاده از کمینه‌سازی اعداد با دقت کمتر است. به جای ذخیره پارامترهای مدل زبانی بزرگ با دقت ممیز شناور ۳۲ بیتی، می‌توان آن‌ها را با دقت ۱۶ بیتی یا حتی ۸ و ۴ بیتی ذخیره کرد. این کار باعث کاهش چشمگیر حافظه مورد نیاز و افزایش سرعت محاسبات LLM می‌شود، هرچند که ممکن است دقت مدل را اندکی کاهش دهد. روش دیگر، تقطیر مدل زبانی بزرگ است که در آن یک مدل کوچک‌تر را آموزش می‌دهیم تا خروجی‌های LLM بزرگ را تقلید کند.

همچنین سیستم‌های استنتاج برای مدل‌های زبانی بزرگ معمولا از مکانیزم‌های کش برداری استفاده می‌کنند. در بسیاری از کاربردهای مبتنی بر LLM مانند سیستم‌های پرسش و پاسخ یا دستیارهای مجازی، درخواست‌های مشابه بارها تکرار می‌شوند. با ذخیره بردارهای نمایش متن در یک پایگاه داده برداری، می‌توان به جای اجرای کامل مدل زبانی بزرگ، پاسخ‌های مشابه را بازیابی کرد. این روش به خصوص برای LLMهای تولید افزایشیافته با بازیابی بسیار مؤثر است.

سیستم‌های امنیتی و حریم خصوصی برای LLM

بدون شک، پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های واقعی مستلزم رعایت اصول امنیتی و حریم خصوصی است. بسیاری از کاربردهای تجاری LLM شامل داده‌های حساس کاربران مانند اطلاعات پزشکی، مالی یا محرمانه سازمانی هستند. بنابراین، سیستم‌های مناسب برای مدل زبانی بزرگ باید قابلیت اجرای مدل به صورت محلی را داشته باشند. در این مدل استقرار محلی، داده‌های کاربران از سیستم LLM خارج نمی‌شوند و کنترل کامل در اختیار مالک داده است.

علاوه بر استقرار محلی LLM، استفاده از روش‌های رمزنگاری پیشرفته مانند محاسبات چندجانبه ایمن یا رمزنگاری همومورفیک در حال توسعه است. این روش‌ها امکان محاسبه بر روی داده‌های رمز شده توسط یک مدل زبانی بزرگ بدون نیاز به رمزگشایی را فراهم می‌کنند. البته در حال حاضر این روش‌ها بسیار کند هستند و برای LLMهای بزرگ به بلوغ کامل نرسیده‌اند. اما به عنوان یک سیستم مناسب برای حفاظت از مدل‌های زبانی بزرگ در آینده نقش مهمی ایفا خواهند کرد.

همچنین سیستم‌های ثبت و پایش درخواست‌ها از نظر امنیتی برای LLM ضروری هستند. ثبت اطلاعاتی مانند کاربر درخواست‌کننده، زمان درخواست، نوع پرسش و پاسخ تولید شده توسط مدل زبانی بزرگ، به تشخیص حملات مخرب یا نشت اطلاعات کمک می‌کند. یک سیستم مناسب برای LLM باید توانایی تشخیص الگوهای غیرعادی مانند درخواست‌های مکرر برای استخراج داده‌های آموزش یا تلاش برای شکستن محدودیت‌های محتوایی مدل زبانی بزرگ را داشته باشد.

نتیجه‌گیری

LLMها به ترکیبی هماهنگ از سخت‌افزارهای قدرتمند مانند پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته، سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع شده با دسترسی سریع به داده، فریم‌ورک‌های نرم‌افزاری به ینه‌سازی شده، روش‌های استنتاج با تأخیر کم و همچنین سازوکارهای امنیتی مناسب نیاز دارند. هیچ کدام از این اجزا به تنهایی برای اجرای یک مدل زبانی بزرگ کافی نیستند و یک سیستم کارآمد باید تمامی این لایه‌ها را به صورت یکپارچه پوشش دهد.

با توجه به سرعت پیشرفت فناوری LLM، انتظار می‌رود سیستم‌های مناسب برای مدل‌های زبانی بزرگ نیز به سرعت تکامل یابند. کاهش هزینه‌های محاسباتی، افزایش کارایی انرژی، بهبود روش‌های فشرده‌سازی LLM و توسعه سخت‌افزارهای اختصاصی برای محاسبات عصبی مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ، از جمله روندهایی هستند که آینده این حوزه را شکل خواهند داد. درک صحیح این سیستم‌ها برای پژوهشگران، مهندسان و مدیرانی که قصد بهره‌گیری از توان LLMها را دارند، امری ضروری و اجتناب‌ناپذیر است.