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Informe técnico de SpikingBrain: Modelos grandes inspirados en Spiking Brain
Created by
Haebom
Autor
Yuqi Pan, Yupeng Feng, Jinghao Zhuang, Siyu Ding, Zehao Liu, Bohan Sun, Yuhong Chou, Han Xu, Xuerui Qiu, Anlin Deng, Anjie Hu, Peng Zhou, Man Yao, Jibin Wu, Jian Yang, Guoliang Sun, Bo Xu, Guoqi Li
Describir
Este artículo propone el modelo SpikingBrain, inspirado en el cerebro, para abordar los cuellos de botella en la eficiencia (incremento cuadrático de la complejidad computacional y aumento lineal de la memoria) de los modelos de lenguaje a gran escala basados en Transformer. Aprovechando el clúster de GPU MetaX, desarrollamos dos modelos, SpikingBrain-7B (LLM lineal) y SpikingBrain-76B (LLM MoE lineal híbrido), centrándonos en tres aspectos: arquitecturas de atención lineal e híbrida, canales de aprendizaje eficientes basados en transformaciones, un marco de codificación de picos dedicado, un marco de aprendizaje personalizado y estrategias de procesamiento paralelo. Estos modelos demuestran la viabilidad del desarrollo de LLM a gran escala en plataformas distintas a NVIDIA y alcanzan un rendimiento similar al del modelo de referencia de Transformer de código abierto con una cantidad significativamente menor de tokens (aproximadamente 150 000 000). En particular, mejoran significativamente la eficiencia del aprendizaje de secuencias largas y realizan inferencia con memoria (parcialmente) constante y comportamiento de picos impulsado por eventos. Por ejemplo, SpikingBrain-7B reduce en más de 100 veces el tiempo de generación del primer token en una secuencia de 4 millones de tokens. Al mantener un entrenamiento estable durante semanas en cientos de GPU MetaX C550, el modelo 7B alcanza una utilización del 23,4 % de FLOP y una dispersión del 69,15 %, lo que permite un funcionamiento de bajo consumo.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Sugiriendo la posibilidad de desarrollo de LLM a gran escala en plataformas que no sean NVIDIA
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Mejorar la eficiencia del procesamiento de textos largos mediante modelos inspirados en el cerebro
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Eficiencia de aprendizaje e inferencia mejorada en comparación con los modelos existentes basados en Transformers (especialmente el procesamiento de secuencias largas)
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Capacidad de operación de bajo consumo
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Excelente velocidad de generación inicial de tokens
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Limitations:
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Un sistema diseñado específicamente para clústeres de GPU MetaX, que requiere verificación de portabilidad a otras plataformas.
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La comparación del rendimiento del modelo propuesto se limita al modelo de referencia Transformer de código abierto. Es necesario realizar un análisis comparativo con diversos modelos de vanguardia.
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Se necesita más investigación para determinar el rendimiento de generalización del modelo SpikingBrain y su aplicabilidad a diversas tareas.
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El tamaño del modelo (7B, 76B) es mediano en comparación con otros modelos de lenguaje de gran escala, por lo que es necesario el desarrollo de un modelo de mayor escala y una evaluación del rendimiento.
