Progrès en Intelligence Artificielle : Réduction des Calculs dans les Réseaux Neuronaux
Une équipe de chercheurs de ETH Zurich a développé une technique révolutionnaire qui a le potentiel d’accélérer les réseaux neuronaux. Cette innovation pourrait réduire plus de 99% des calculs dans des modèles tels que BERT et GPT-3, ce qui représente une avancée significative vers la création de systèmes d’intelligence artificielle plus efficaces et puissants.
Les Couches d’Avancement Rapide : Une Solution à l’Exigence Computationnelle
Les réseaux neuronaux, en particulier les transformateurs qui sont la base des modèles de langage, sont composés de plusieurs couches, y compris des couches d’attention et des couches d’avancement. Ces dernières sont computationnellement exigeantes et peuvent ralentir le processus général. Pour résoudre ce problème, les chercheurs proposent l’introduction de «couches d’avancement rapide» (FFF) à la place des traditionnelles.
Les FFF fonctionnent par une opération mathématique appelée multiplication matricielle conditionnelle (CMM), qui remplace les multiplications matricielles denses (DMM) utilisées par les réseaux conventionnels. En identifiant les neurones corrects pour chaque calcul, les FFF peuvent réduire significativement la charge computationnelle.
FastBERT : Test Réussi et Potentiel pour des Améliorations Futures
Pour tester cette nouvelle technique, les chercheurs ont développé FastBERT, une modification du modèle transformateur BERT de Google. FastBERT remplace les couches intermédiaires de propagation par des couches de propagation rapide. Dans les tests effectués sur plusieurs tâches du benchmark GLUE, FastBERT a obtenu des résultats comparables à ceux des modèles BERT de base.
Le potentiel pour accélérer les modèles de langage à grande échelle (LLMs) est considérable. Dans GPT-3, par exemple, les réseaux de propagation à chaque couche transformante pourraient être remplacés par FFF, ce qui pourrait accélérer significativement le modèle.
Malgré la promesse de cette technique, il y a encore place à l’amélioration. Bien que la multiplication matricielle dense ait été optimisée, la multiplication matricielle conditionnelle n’a pas encore d’implémentation efficace. Les chercheurs ont développé leur propre implémentation des opérations CMM, réalisant une amélioration de vitesse de 78x pendant l’inférence. Cependant, avec un meilleur matériel et une implémentation de bas niveau de l’algorithme, il pourrait y avoir un potentiel d’amélioration de plus de 300x dans la vitesse d’inférence.
Cette étude fait partie d’un effort plus large pour aborder les goulots d’étranglement de la mémoire et du calcul dans les grands modèles de langage. L’objectif final est de préparer le terrain pour des systèmes d’IA plus efficaces et puissants. Avec des avancées comme celle-ci, nous sommes un pas de plus vers cet objectif.
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