MaskLLM
MaskLLM은 대규모 언어 모델에서 반구조적(N:M) 희소성을 설정하여 추론 중 계산 오버헤드를 줄이면서 모델 성능을 유지하는 학습 가능한 가지치기 방법입니다.
https://maskllm.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Aug 14, 2025
MaskLLM이란?
MaskLLM은 NVIDIA와 싱가포르 국립대학교 연구진이 개발한 혁신적인 접근 방식으로, 대규모 언어 모델(LLM)의 중복 문제를 해결합니다. LLM은 방대한 매개변수 수로 인해 높은 메모리 및 계산 요구 사항으로 인해 배포 시 비효율성이 발생하는 경우가 많습니다. MaskLLM은 N:M 희소성 패턴을 구현하는 학습 가능한 가지치기 방법을 도입하여 이 문제를 해결하여 성능 품질을 유지하면서 보다 효율적인 모델 작동을 가능하게 합니다.
MaskLLM의 주요 기능
MaskLLM은 추론 중 계산 오버헤드를 줄이기 위해 대규모 언어 모델에서 반구조적(N:M) 희소성을 설정하는 학습 가능한 가지치기 방법입니다. 마스크 분포의 확률적 모델링을 통해 높은 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트에 대한 엔드 투 엔드 학습을 가능하게 합니다. 이 시스템은 정확도를 유지하면서 모델 효율성을 크게 향상시키며, 다른 접근 방식에 비해 더 나은 혼잡도 점수로 입증됩니다.
고품질 마스크: 대규모 데이터 세일로 효과적으로 확장되고 모델 성능을 유지하면서 정확한 마스크 학습
전이 학습: 마스크 분포의 확률적 모델링을 통해 서로 다른 도메인 또는 작업 간에 희소성의 전이 학습 가능
2:4 희소성 구현: 계산 오버헤드를 줄이기 위해 4개의 매개변수 중 2개의 0이 아닌 값을 유지하는 효율적인 N:M 희소성 패턴 구현
고정 가중치 학습: 모델 가중치를 고정된 상태로 유지하면서 마스크를 학습하여 상당한 성능 향상 달성
MaskLLM의 사용 사례
대규모 모델 최적화: 보다 효율적인 배포 및 추론을 위해 대규모 LLM(8억 4,300만에서 150억 개의 매개변수) 최적화
도메인별 적응: 성능 저하 없이 특정 다운스트림 작업 또는 도메인에 대한 마스크 사용자 정의
리소스 제약 환경: 효율적인 가지치기를 통해 제한된 계산 리소스를 가진 환경에 대규모 언어 모델 배포
장점
다른 가지치기 방법에 비해 더 나은 혼잡도 점수 달성
성능을 유지하면서 효율적인 모델 배포 가능
재학습 없이 특정 작업에 대한 사용자 정의 허용
단점
학습 과정에서 상당한 메모리 오버헤드 필요
확률적 프레임워크 구현의 복잡성
MaskLLM 사용 방법
필수 종속성 설치: huggingface_hub, torch, transformers 및 accelerate 라이브러리를 포함한 필요한 패키지를 설치합니다.
모델 및 마스크 다운로드: huggingface_hub를 사용하여 LLM 모델 및 해당 마스크 파일(numpy.savez_compressed를 사용하여 압축됨)을 자동으로 다운로드합니다.
환경 설정: NVIDIA NGC docker 이미지 pytorch:24.01-py3을 기본 이미지로 사용하고 적절한 GPU 구성을 설정합니다.
평가 스크립트 실행: 'python eval_llama_ppl.py --model [모델 이름] --mask [마스크 경로]'와 같은 명령을 사용하여 평가 스크립트를 실행하여 LLM에 마스크를 적용합니다.
마스크 초기화: 필요한 경우 시스템은 .mask 이전의 차이 마스크를 자동으로 초기화하여 지정된 희소성 패턴을 다른 모델 레이어에 적용합니다.
학습 과정: 새 마스크를 학습하는 경우 C4 데이터 세트를 보정/학습 데이터 세트로 사용하고 텍스트 생성 작업의 손실 함수를 통해 마스크를 최적화합니다.
결과 확인: Wikitext-2와 같은 테스트 데이터 세트에서 복잡도(PPL) 점수를 확인하여 적용된 마스크의 효과를 확인합니다.
MaskLLM 자주 묻는 질문
MaskLLM은 안전한 LLM API 키 관리를 가능하게 하는 서비스로, LLM API 키의 안전한 교체 및 액세스, 사용량, 가시성에 대한 중앙 집중식 관리를 지원합니다. 모든 LLM 제공업체와 호환되며 매일 5만 건 이상의 요청을 처리합니다.
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