ఇప్పటివరకు, మనం టెక్స్ట్ వర్గీకరణ లేదా సారాంశీకరణ వంటి వివిధ రకాల పనులకు సంబంధించి ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ను అన్వేషించాము. అయితే, Large Language Models (LLMలు) ఎక్కువగా టెక్స్ట్ జనరేషన్ కోసం ఉపయోగించబడతాయి మరియు ఈ అధ్యాయంలో మనం దీనినే అన్వేషిస్తాము.
ఈ పేజీలో, మనం LLM ఇన్ఫరెన్స్ వెనుక ఉన్న ముఖ్యమైన భావనలను అన్వేషిస్తాము. ఈ మోడల్స్ టెక్స్ట్ను ఎలా ఉత్పత్తి చేస్తాయి మరియు ఇన్ఫరెన్స్ ప్రక్రియలో కీలకమైన అంశాలు ఏమిటో సమగ్ర అవగాహనను అందిస్తాము.
ప్రాథమిక అంశాలతో ప్రారంభిద్దాం. ఇన్ఫరెన్స్ అనేది, శిక్షణ పొందిన LLMను ఉపయోగించి, ఇచ్చిన ఇన్పుట్ ప్రాంప్ట్ నుండి మానవ-సహజమైన టెక్స్ట్ను ఉత్పత్తి చేసే ప్రక్రియ. భాషా నమూనాలు తమ శిక్షణ నుండి పొందిన జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి, ఒకేసారి ఒక్కో పదాన్ని స్పందనలుగా రూపొందిస్తాయి. మోడల్, బిలియన్ల పారామితుల నుండి నేర్చుకున్న సంభావ్యతలను (probabilities) ఉపయోగించి, ఒక క్రమంలో తదుపరి టోకెన్ను అంచనా వేసి, ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ వరుస ఉత్పత్తి ప్రక్రియే LLMలను పొందికగా మరియు సందర్భోచితంగా ఉండే టెక్స్ట్ను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
అటెన్షన్ మెకానిజం, LLMలకు సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకుని, పొందికైన ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది. తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేసేటప్పుడు, ఒక వాక్యంలోని ప్రతి పదానికి సమాన ప్రాధాన్యత ఉండదు - ఉదాహరణకు, “The capital of France is …” అనే వాక్యంలో, “France” మరియు “capital” అనే పదాలు తదుపరి పదం “Paris” అని నిర్ధారించడానికి చాలా ముఖ్యమైనవి. సంబంధిత సమాచారంపై దృష్టి పెట్టే ఈ సామర్థ్యాన్ని మనం అటెన్షన్ అని పిలుస్తాము.
తదుపరి టోకెన్ను అంచనా వేయడానికి అత్యంత సంబంధిత పదాలను గుర్తించే ఈ ప్రక్రియ అద్భుతంగా ప్రభావవంతమైనదని నిరూపించబడింది. BERT మరియు GPT-2 కాలం నుండి LLMలకు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రాథమిక సూత్రం — తదుపరి టోకెన్ను అంచనా వేయడం — సాధారణంగా స్థిరంగా ఉన్నప్పటికీ, న్యూరల్ నెట్వర్క్లను స్కేల్ చేయడంలో మరియు అటెన్షన్ మెకానిజంను తక్కువ ఖర్చుతో, సుదీర్ఘమైన సీక్వెన్స్ల కోసం పనిచేసేలా చేయడంలో గణనీయమైన పురోగతి సాధించబడింది.
సంక్షిప్తంగా, LLMలు పొందికగా మరియు సందర్భానుసారంగా ఉండే టెక్స్ట్ను ఉత్పత్తి చేయగలగడానికి అటెన్షన్ మెకానిజం కీలకం. ఇది ఆధునిక LLMలను పాత తరం భాషా నమూనాల నుండి వేరుగా నిలుపుతుంది.
ఇప్పుడు మనం అటెన్షన్ గురించి అర్థం చేసుకున్నాం కాబట్టి, ఒక LLM వాస్తవానికి ఎంత కాంటెక్స్ట్ను నిర్వహించగలదో అన్వేషిద్దాం. ఇది మనల్ని కాంటెక్స్ట్ లెంగ్త్, లేదా మోడల్ యొక్క ‘అటెన్షన్ స్పాన్’ వద్దకు తీసుకువస్తుంది.
కాంటెక్స్ట్ లెంగ్త్ అనేది LLM ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయగల గరిష్ట సంఖ్య టోకెన్లను (పదాలు లేదా పదాల భాగాలు) సూచిస్తుంది. దీనిని మోడల్ యొక్క వర్కింగ్ మెమరీ పరిమాణంగా భావించండి.
ఈ సామర్థ్యాలు అనేక ఆచరణాత్మక కారకాల ద్వారా పరిమితం చేయబడ్డాయి:
ఒక ఆదర్శ ప్రపంచంలో, మనం మోడల్కు అపరిమితమైన కాంటెక్స్ట్ను అందించవచ్చు, కానీ హార్డ్వేర్ పరిమితులు మరియు గణన ఖర్చులు దీనిని అసాధ్యం చేస్తాయి. అందుకే సామర్థ్యాన్ని మరియు సమర్థతను సమతుల్యం చేయడానికి వివిధ మోడల్స్ వివిధ కాంటెక్స్ట్ లెంగ్త్లతో రూపొందించబడ్డాయి.
కాంటెక్స్ట్ లెంగ్త్ అనేది, స్పందనను ఉత్పత్తి చేసేటప్పుడు మోడల్ ఒకేసారి పరిగణించగల గరిష్ట టోకెన్ల సంఖ్య.
మనం LLMలకు సమాచారాన్ని అందించినప్పుడు, LLM యొక్క జనరేషన్ను కావలసిన అవుట్పుట్ వైపు నడిపించే విధంగా మన ఇన్పుట్ను రూపొందిస్తాము. దీనిని ప్రాంప్టింగ్ అని అంటారు.
LLMలు సమాచారాన్ని ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం, మెరుగైన ప్రాంప్ట్లను రూపొందించడంలో మనకు సహాయపడుతుంది. మోడల్ యొక్క ప్రాథమిక విధి ప్రతి ఇన్పుట్ టోకెన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను విశ్లేషించడం ద్వారా తదుపరి టోకెన్ను అంచనా వేయడం కాబట్టి, మీ ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్ యొక్క పదజాలం చాలా కీలకమైనది.
ప్రాంప్ట్ను జాగ్రత్తగా రూపొందించడం వల్ల LLM జనరేషన్ను కావలసిన అవుట్పుట్ వైపు నడిపించడం సులభం అవుతుంది.
ఇప్పుడు మనం ప్రాథమిక భాగాలను అర్థం చేసుకున్నాం కాబట్టి, LLMలు వాస్తవానికి టెక్స్ట్ను ఎలా ఉత్పత్తి చేస్తాయో లోతుగా చూద్దాం. ఈ ప్రక్రియను రెండు ప్రధాన దశలుగా విభజించవచ్చు: ప్రీఫిల్ (prefill) మరియు డీకోడ్ (decode). ఈ దశలు ఒక అసెంబ్లీ లైన్ లాగా కలిసి పనిచేస్తాయి, పొందికైన టెక్స్ట్ను ఉత్పత్తి చేయడంలో ప్రతి ఒక్కటి కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
ప్రీఫిల్ దశ వంటలో తయారీ దశ లాంటిది - ఇక్కడ అన్ని ప్రారంభ పదార్థాలు ప్రాసెస్ చేయబడి సిద్ధంగా ఉంటాయి. ఈ దశలో మూడు కీలక దశలు ఉంటాయి:
ఈ దశ కంప్యూటేషనల్గా చాలా తీవ్రమైనది ఎందుకంటే ఇది అన్ని ఇన్పుట్ టోకెన్లను ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయాలి. ఒక ప్రతిస్పందన రాయడం ప్రారంభించే ముందు ఒక పూర్తి పేరా చదివి అర్థం చేసుకున్నట్లుగా దీనిని భావించండి.
కింది ఇంటరాక్టివ్ ప్లేగ్రౌండ్లో మీరు వివిధ టోకనైజర్లతో ప్రయోగాలు చేయవచ్చు:
ప్రీఫిల్ దశ ఇన్పుట్ను ప్రాసెస్ చేసిన తర్వాత, మనం డీకోడ్ దశకు వెళ్తాము - ఇక్కడే అసలు టెక్స్ట్ జనరేషన్ జరుగుతుంది. మోడల్ ఒక ఆటోరిగ్రెసివ్ ప్రక్రియలో (ఇక్కడ ప్రతి కొత్త టోకెన్ మునుపటి అన్ని టోకెన్లపై ఆధారపడి ఉంటుంది) ఒకేసారి ఒక్కో టోకెన్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
డీకోడ్ దశలో ప్రతి కొత్త టోకెన్ కోసం జరిగే అనేక కీలక దశలు ఉంటాయి:
ఈ దశ మెమరీ-ఇంటెన్సివ్ ఎందుకంటే మోడల్ గతంలో ఉత్పత్తి చేయబడిన అన్ని టోకెన్లను మరియు వాటి సంబంధాలను గుర్తుంచుకోవాలి.
ఇప్పుడు మనం మోడల్ టెక్స్ట్ను ఎలా ఉత్పత్తి చేస్తుందో అర్థం చేసుకున్నాం కాబట్టి, ఈ జనరేషన్ ప్రక్రియను మనం నియంత్రించగల వివిధ మార్గాలను అన్వేషిద్దాం. ఒక రచయిత మరింత సృజనాత్మకంగా లేదా మరింత కచ్చితంగా ఉండటానికి మధ్య ఎంచుకున్నట్లే, మోడల్ తన టోకెన్ ఎంపికలను ఎలా చేయాలో మనం సర్దుబాటు చేయవచ్చు.
ఈ స్పేస్లో SmolLM2 తో మీరు ప్రాథమిక డీకోడింగ్ ప్రక్రియతో స్వయంగా ఇంటరాక్ట్ అవ్వవచ్చు (గుర్తుంచుకోండి, ఇది ఈ మోడల్కు EOS అయిన <|im_end|> టోకెన్ను చేరుకునే వరకు డీకోడ్ చేస్తుంది):
మోడల్ తదుపరి టోకెన్ను ఎంచుకోవలసి వచ్చినప్పుడు, అది దాని పదజాలంలోని ప్రతి పదానికి ముడి సంభావ్యతలతో (logits అని పిలుస్తారు) ప్రారంభమవుతుంది. కానీ ఈ సంభావ్యతలను మనం అసలు ఎంపికలుగా ఎలా మారుస్తాం? ప్రక్రియను విభజించి చూద్దాం:

(>1.0) ఎంపికలను మరింత యాదృచ్ఛికంగా మరియు సృజనాత్మకంగా చేస్తాయి, తక్కువ సెట్టింగ్లు (<1.0) వాటిని మరింత కేంద్రీకృతంగా మరియు నిర్ధారితంగా చేస్తాయిLLMలతో ఒక సాధారణ సవాలు ఏమిటంటే, అవి తమను తాము పునరావృతం చేసుకునే ధోరణి - ఒకే పాయింట్లకు పదేపదే తిరిగివచ్చే స్పీకర్ లాగా. దీనిని పరిష్కరించడానికి, మేము రెండు రకాల పెనాల్టీలను ఉపయోగిస్తాము:

ఇతర శాంప్లింగ్ వ్యూహాలు వర్తించే ముందు, ఈ పెనాల్టీలు టోకెన్ ఎంపిక ప్రక్రియలో ప్రారంభంలోనే వర్తింపజేయబడతాయి, ముడి సంభావ్యతలను సర్దుబాటు చేస్తాయి. కొత్త పదజాలాన్ని అన్వేషించడానికి మోడల్ను ప్రోత్సహించే సున్నితమైన ప్రోత్సాహకాలుగా వీటిని భావించండి.
ఒక మంచి కథకు సరైన వేగం మరియు పొడవు అవసరమైనట్లే, మన LLM ఎంత టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి చేస్తుందో నియంత్రించడానికి మనకు మార్గాలు అవసరం. ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలకు ఇది చాలా ముఖ్యం - మనం ట్వీట్-పొడవు ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేస్తున్నా లేదా పూర్తి బ్లాగ్ పోస్ట్ను ఉత్పత్తి చేస్తున్నా.
మనం జనరేషన్ పొడవును అనేక విధాలుగా నియంత్రించవచ్చు:
ఉదాహరణకు, మనం ఒకే పేరాగ్రాఫ్ను రూపొందించాలనుకుంటే, గరిష్టంగా 100 టోకెన్లను సెట్ చేసి “\n\n” ను స్టాప్ సీక్వెన్స్గా ఉపయోగించవచ్చు. ఇది మన అవుట్పుట్ దాని ప్రయోజనం కోసం కేంద్రీకృతమై మరియు తగిన పరిమాణంలో ఉండేలా చేస్తుంది.

ఇప్పటివరకు మనం చర్చించిన వ్యూహాలు ఒక సమయంలో ఒక్కో టోకెన్కు మాత్రమే నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయి, కానీ బీమ్ సెర్చ్ మరింత సమగ్రమైన విధానాన్ని తీసుకుంటుంది. ప్రతి దశలో ఒకే ఎంపికకు కట్టుబడి ఉండటానికి బదులుగా, ఇది ఒకేసారి అనేక సాధ్యమైన మార్గాలను అన్వేషిస్తుంది - చదరంగం ఆటగాడు అనేక ఎత్తుగడలను ముందుకు ఆలోచించినట్లుగా.

ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో ఇక్కడ ఉంది:
మీరు బీమ్ సెర్చ్ను దృశ్యమానంగా ఇక్కడ అన్వేషించవచ్చు:
ఈ విధానం తరచుగా మరింత పొందికైన మరియు వ్యాకరణపరంగా సరైన టెక్స్ట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, కానీ ఇది సరళమైన పద్ధతుల కంటే ఎక్కువ కంప్యూటేషనల్ వనరులను తీసుకుంటుంది.
LLM ఇన్ఫరెన్స్ అన్వేషణను ముగించే ముందు, ఈ మోడల్స్ను అమలు చేసేటప్పుడు మీరు ఎదుర్కొనే ఆచరణాత్మక సవాళ్లను, మరియు వాటి పనితీరును ఎలా కొలవాలి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయాలో చూద్దాం.
LLMలతో పనిచేసేటప్పుడు, నాలుగు కీలకమైన కొలమానాలు మీ అమలు నిర్ణయాలను తీర్చిదిద్దుతాయి:
LLM ఇన్ఫరెన్స్లో అత్యంత ముఖ్యమైన సవాళ్లలో ఒకటి కాంటెక్స్ట్ లెంగ్త్ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం. పొడవైన కాంటెక్స్ట్లు ఎక్కువ సమాచారాన్ని అందిస్తాయి కానీ గణనీయమైన ఖర్చులతో వస్తాయి:
Qwen2.5-1M వంటి ఇటీవలి మోడల్స్ 1M టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ విండోలను అందిస్తాయి, కానీ ఇది గణనీయంగా నెమ్మదిగా ఉండే ఇన్ఫరెన్స్ సమయాల ఖర్చుతో వస్తుంది. మీ నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భానికి సరైన సమతుల్యాన్ని కనుగొనడం కీలకం.
ఈ సవాళ్లను ఎదుర్కోవడానికి, అత్యంత శక్తివంతమైన ఆప్టిమైజేషన్లలో ఒకటి KV (కీ-వాల్యూ) కాషింగ్. ఈ టెక్నిక్ మధ్యంతర గణనలను నిల్వ చేయడం మరియు తిరిగి ఉపయోగించడం ద్వారా ఇన్ఫరెన్స్ వేగాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ ఆప్టిమైజేషన్:
దీని ప్రతికూలత అదనపు మెమరీ వినియోగం, కానీ పనితీరు ప్రయోజనాలు సాధారణంగా ఈ ఖర్చును అధిగమిస్తాయి.
ఈ శక్తివంతమైన మోడల్స్ను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి LLM ఇన్ఫరెన్స్ను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. మేము కవర్ చేసిన ముఖ్య అంశాలు:
ఈ భావనలపై పట్టు సాధించడం ద్వారా, LLMలను సమర్థవంతంగా మరియు ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించుకునే అప్లికేషన్లను రూపొందించడానికి మీరు మరింత మెరుగ్గా సిద్ధమవుతారు.
LLM ఇన్ఫరెన్స్ రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోందని, కొత్త టెక్నిక్లు మరియు ఆప్టిమైజేషన్లు క్రమం తప్పకుండా వస్తున్నాయని గుర్తుంచుకోండి. ఆసక్తిగా ఉండండి మరియు మీ నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలకు ఏది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుందో కనుగొనడానికి వివిధ విధానాలతో ప్రయోగాలు చేస్తూ ఉండండి.
< > Update on GitHub