La messa a punto dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è diventata una risorsa fondamentale per le aziende desiderose di adattare l’intelligenza artificiale a compiti specializzati e personalizzare l’esperienza utente. Tuttavia, questa messa a punto comporta spesso notevoli spese computazionali e finanziarie, limitando così la sua adozione da parte delle aziende con risorse limitate.
Per superare queste sfide, i ricercatori hanno sviluppato algoritmi e tecniche mirate a ridurre i costi della messa a punto e dell’esecuzione degli LLM ottimizzati. Tra queste, spicca la tecnica denominata S-LoRA, frutto della collaborazione tra ricercatori dell’Università di Stanford e dell’Università della California-Berkeley (UC Berkeley).
S-LoRA ha la capacità di ridurre drasticamente i costi associati all’implementazione di LLM ottimizzati, consentendo alle aziende di eseguire centinaia o addirittura migliaia di modelli su una singola unità di elaborazione grafica (GPU). Questa innovazione apre la strada a nuove applicazioni LLM che, in passato, sarebbero state troppo costose o avrebbero richiesto ingenti investimenti in risorse di calcolo.
Il metodo tradizionale di messa a punto degli LLM prevede l’addestramento di un modello preconfezionato attraverso nuovi esempi personalizzati per un determinato compito, con l’adattamento di tutti i suoi parametri. Tuttavia, dato che gli LLM contengono solitamente miliardi di parametri, questa procedura richiede notevoli risorse computazionali.
Le tecniche di messa a punto efficiente dei parametri (PEFT) cercano di superare questi ostacoli evitando di regolare tutti i pesi durante la messa a punto. Un esempio di tecnica PEFT è l’adattamento di basso rango (LoRA), sviluppato da Microsoft, che identifica un insieme minimo di parametri all’interno di un LLM fondamentale, adatti per il compito di messa a punto.
LoRA sorprende per la sua capacità di ridurre notevolmente il numero di parametri addestrabili mantenendo la stessa precisione ottenuta con l’addestramento dell’intero modello. Questo porta a una significativa riduzione della memoria e dei calcoli necessari per personalizzare il modello.
L’efficacia di LoRA ha portato alla sua ampiamente diffusa adozione nella comunità dell’intelligenza artificiale, con numerosi adattatori LoRA sviluppati per LLM preaddestrati e modelli di diffusione.
Le potenziali applicazioni di questa tecnologia sono molteplici, dalla creazione di contenuti alla gestione del servizio clienti, permettendo alle aziende di fornire servizi personalizzati basati su LLM senza subire costi proibitivi. Ad esempio, una piattaforma di blogging potrebbe sfruttare questa tecnica per offrire LLM ottimizzati in grado di replicare lo stile di scrittura di ciascun autore con un investimento minimo.
Tuttavia, l’implementazione di più modelli LoRA su un unico LLM con parametri completi presenta sfide tecniche. Una di queste è la gestione della memoria, poiché le GPU hanno una quantità limitata di memoria disponibile e possono caricare solo un numero limitato di adattatori insieme al modello principale. Ciò richiede un efficiente sistema di gestione della memoria per garantire un funzionamento fluido.
Un altro ostacolo è rappresentato dal processo di batching utilizzato dai server LLM per gestire più richieste contemporaneamente. Le diverse dimensioni degli adattatori LoRA e il calcolo separato dal modello principale introducono complessità, che può portare a colli di bottiglia di memoria e calcolo che rallentano il processo di inferenza.
S-LoRA è stata sviluppata per affrontare queste sfide, introducendo un sistema di gestione dinamica della memoria che consente di caricare i pesi LoRA nella memoria principale e di trasferirli automaticamente tra GPU e memoria RAM in base alle richieste.
Inoltre, S-LoRA adotta un meccanismo di “paging unificato” che gestisce in modo efficiente le cache dei modelli di query e i pesi degli adattatori, consentendo al server di elaborare centinaia o addirittura migliaia di richieste in batch senza problemi di frammentazione della memoria.
S-LoRA rappresenta un importante passo avanti nell’ottimizzazione dei LLM, con la capacità di servire simultaneamente un gran numero di adattatori, rendendo questa tecnologia altamente versatile ed efficiente.
Il codice S-LoRA è ora disponibile su GitHub, con l’obiettivo di integrarlo nei framework di servizio LLM più diffusi, per consentire alle aziende di incorporarlo agevolmente nelle loro applicazioni e sfruttare appieno le potenzialità di questa innovativa tecnologia.