LLM의 경량화와 성능 개선 방법에 대해 알아보자.

안녕하세요.

 

요즘 출시되는 LLM(거대 언어 모델)들의 성능(추론 능력, 신뢰성, 언어 능력 등)이 점점 더 높아지고 있습니다. 성능이 높아질수록 LLM의 크기도 커지게 됩니다. 현재 발표된 모델 중 가장 큰 모델로 알려진 MT-NLG(Megatron-Turing NLG 530B, MS & NVIDIA)의 경우, 파라미터 수가 5300억 개로 알려져 있습니다. 이는 해당 모델이 차지하는 용량이 1TB는 가볍게 넘어설 것으로 보입니다.

 

이번 포스팅에서는 이러한 LLM을 경량화하는 방법과 효율적으로 작동하도록 하는 기법들에 대해 알아보겠습니다.

 

 

Summary

LLM 경량화 방법	LLM 성능 개선 방법
1) 지식 증류 (Knowledge Distillation)	1) FlashAttention2
2) 양자화 (Quantization)	2) PagedAttention (vLLM)
3) 프루닝 (Pruning)	3) 동적 추론 (Dynamic Inference)
4) 압축 및 클러스터링 (Compression and Clustering)	4) 파라미터 공유 (Parameter Sharing)
5) AWQ (Activation-aware Weight Quantization)

 

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대규모 언어 모델(LLM)을 가볍게 만드는 대표적인 방법에는 다음과 같은 기술들이 있습니다.

 

1. 지식 증류(Knowledge Distillation)
   • 큰 모델(교사 모델)을 사용하여 작은 모델(학생 모델)을 학습시킵니다. 큰 모델이 예측한 출력을 사용해 작은 모델을 훈련함으로써, 작은 모델이 큰 모델의 성능을 모방하도록 합니다.
   • 이 방법은 작은 모델이 큰 모델의 지식을 압축하여 가지게 되므로, 성능 저하를 최소화하면서도 모델 크기를 줄일 수 있습니다.
2. 양자화(Quantization)
   • 모델의 가중치와 연산을 낮은 비트 정밀도로 표현하여 모델 크기를 줄이고 계산 효율성을 높이는 방법입니다.
   • 예를 들어, 32비트 부동 소수점 연산을 8비트 정수 연산으로 변환합니다. 이는 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 향상시킵니다.
3. 프루닝(Pruning)
   • 불필요하거나 중요하지 않은 뉴런이나 가중치를 제거하여 모델을 경량화하는 법입니다.
   • 네트워크 구조에서 중요한 연결만 남기고, 중요하지 않은 연결을 제거함으로써 모델 크기를 줄입니다. 이는 연산량을 줄이고 메모리 효율성을 높입니다.
4. 압축 및 클러스터링(Compression and Clustering)
   • 유사한 가중치를 클러스터링하여 하나의 대표 값으로 대체하거나, 압축 알고리즘을 사용해 모델 파라미터를 효율적으로 저장합니다.
   • 이는 모델의 저장 공간을 줄이는 동시에 계산 효율성을 높일 수 있습니다.
5. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)  
   • 모델의 가중치를 양자화할 때 활성화 함수의 출력을 고려하여 가중치를 양자화하는 법입니다.
   • AWQ는 활성화 함수를 고려하여 상대적인 중요도에 따라 양자화 수준을 달리하여 성능 저하를 최소화합니다. 이 기술은 모델의 추론 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 데 유용합니다. 비교적 약간의 성능 감소를 통해 모델의 추론 속도와 메모리 사용량을 크게 높일 수 있습니다.

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대규모 언어 모델(LLM)이 효율적으로 작동하도록 만드는 방법에는 다음과 같은 기술들이 있습니다.

 

1. FlashAttention2
   • 효율적인 메모리 사용과 연산 속도를 개선하기 위한 방법입니다. 이 방법은 어텐션 메커니즘을 최적화하여 더 빠르고 메모리 효율적인 계산을 가능하게 합니다.
   • 이는 GPU 메모리의 사용을 최소화하고, 연산을 더 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
2. PagedAttention (vLLM)  
   • 대규모 언어 모델을 더 효율적으로 실행하기 위한 방법입니다. 이 방법은 메모리 페이징 기법을 활용하여, 메모리 사용을 최적화하고 필요할 때 필요한 메모리 페이지를 불러와 사용합니다.
   • 메모리 제약이 있는 환경에서 대규모 모델을 실행할 때 유용합니다.
3. 동적 추론 (Dynamic Inference)  
   • 입력 데이터의 특성에 따라 모델의 경로를 동적으로 조정하여 계산량을 줄이는 방법입니다.
   • 예를 들어, 쉬운 입력에 대해서는 간단한 경로를, 어려운 입력에 대해서는 복잡한 경로를 선택하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.
4. 파라미터 공유 (Parameter Sharing)
   • 모델 내의 여러 레이어가 같은 파라미터를 공유하여 사용하는 방법입니다.
   • 이를 통해 모델의 파라미터 수를 줄이고, 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.

 

 

이와 같은 기법들을 통해 Fine-tuning으로 인해 커진 LLM 모델을 다시 작게 만들고, 성능 저하를 최소화하면서도 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 방법들은 모델의 크기와 연산 복잡도를 줄여, 대규모 언어 모델이 더 효율적으로 작동할 수 있도록 도와줍니다. 상황에 따라 하나 이상의 기법을 조합하여 사용함으로써 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. Fine-tuning된 모델의 성능과 효율성을 동시에 극대화하는 것이 가능해집니다.

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)