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Inference Economics of Language Models: Ein neuer Blick auf die Effizienz von KI-Modellen

Die erste umfassende Analyse der Inferenzökonomie von großen Sprachmodellen (LLMs) zeigt, warum aktuelle Ansätze zur Skalierung der Inferenz schneller an ihre Grenzen stoßen als erwartet. Während Unternehmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eifrig daran arbeiten, tokenintensive Denkmodelle und Agenten zu bedienen, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden wirtschaftlichen Faktoren zu verstehen.

Einführung in die Inferenzökonomie

Mit der zunehmenden Komplexität und den erweiterten Fähigkeiten von KI-Modellen ist die Nachfrage nach effizienter Inferenz exponentiell gewachsen. Die Inferenzumsätze bei großen KI-Unternehmen wie OpenAI und Anthropic wachsen jährlich um das Dreifache, obwohl ihre Modelle kleiner und kostengünstiger werden. Ein paar Jahre zuvor war die Benchmark für die Geschwindigkeit eines Sprachmodells „menschliche Lesegeschwindigkeit“: Ein Modell, das 10 Tokens pro Sekunde generieren konnte, galt als ausreichend. Heute, da Modelle zunehmend komplexe Probleme analysieren und in ausgeklügelte agentische Schleifen integriert werden, ist dieser Benchmark überholt.

Wie funktioniert das Modell?

Das zugrunde liegende Modell zerlegt die Zeit, die für den Vorwärtsdurchlauf eines Transformers benötigt wird, in vier Komponenten:

  • Arithmetische Zeit: Die Zeit, die die Kerne einer GPU benötigen, um die tatsächlichen Additions- und Multiplikationsoperationen durchzuführen.
  • Speicher-Lese-Schreib-Zeit: Die Zeit, die benötigt wird, um Informationen aus dem Hochgeschwindigkeits-Speicher (HBM) in die Kerne zu laden.
  • Netzwerk-Sende-Empfangs-Zeit: Berechnet durch die Menge an Informationen, die jede GPU empfängt, geteilt durch ihre Empfangsbandbreite.
  • Latentzeit: Die feste Zeit, die für Operationen wie Kernel-Starts und GPU-Kollektive benötigt wird, unabhängig von ihrer Größe.

Durch die Analyse dieser Komponenten können wir die Geschwindigkeit eines Vorwärtsdurchlaufs für spezifische Eingaben berechnen, vorausgesetzt, wir kennen die Länge des vorherigen Kontexts und die Batch-Größe. Das Modell ermöglicht es uns, verschiedene Inferenz-Setups zu vergleichen und die besten Geschwindigkeiten für feste Kosten oder die niedrigsten Kosten für eine feste Geschwindigkeit zu ermitteln.

Wichtige Erkenntnisse aus dem Modell

Eine der zentralen Erkenntnisse ist, dass die Netzwerk-Latenz eine kritische Flaschenhälse für schnelle LLM-Inferenz darstellt. Während die Bandbreitenlimits häufig diskutiert werden, werden sie erst dann dominant, wenn wir GPU-Kollektive über Tensoren größer als 10 MB verwenden. Die Token-Generierungsgeschwindigkeit eines dichten Transformers skaliert grob mit der inversen Quadratwurzel seiner Parameteranzahl und mit der Kubikwurzel der Speicherbandbreite der verwendeten GPUs.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass spekulatives Decoding die Geschwindigkeit der Inferenz mit großen Modellen verdoppeln kann, ohne die Kosten zu erhöhen oder die Leistung zu verringern. Dies ist besonders relevant, da die Inferenzgeschwindigkeit durch die Speicherbandbreite und die Netzwerk-Latenz begrenzt wird.

Fazit

Die Inferenzökonomie von Sprachmodellen war bis jetzt ein undurchsichtiges Thema, mit wenig zuverlässiger Forschung, die darüber veröffentlicht wurde. Diese Arbeit soll das öffentliche Verständnis für die Thematik verbessern und gängige Missverständnisse aufklären. Die Erkenntnisse aus diesem Modell sind entscheidend, um die Effizienz von KI-Modellen zu optimieren und die Kosten im Inferenzprozess zu senken.

Quellenliste:

Dieser Artikel wurde mithilfe von KI verfasst und basiert auf automatisch gesammelten Informationen.
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