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El modelo transformador se ha convertido en una tecnología fundamental en IA, revolucionando tareas como el procesamiento del lenguaje y la traducción automática. Estos modelos asignan recursos computacionales de manera uniforme entre secuencias de entrada, un método que, si bien sencillo, pasa por alto la variabilidad matizada en las demandas computacionales de diferentes partes de los datos. Este enfoque único a menudo conduce a ineficiencias, ya que no todos los segmentos de la secuencia son igualmente complejos ni requieren el mismo nivel de atención.

Investigadores de Google DeepMind, la Universidad McGill y Mila han introducido un método innovador llamado Mezcla de profundidades (MoD), que difiere del modelo tradicional de asignación uniforme de recursos. MoD permite a los transformadores distribuir dinámicamente recursos computacionales, centrándose en los tokens más importantes dentro de una secuencia. Este método representa un cambio de paradigma en la gestión de recursos computacionales y promete mejoras sustanciales de eficiencia y rendimiento.

La innovación del MoD radica en su capacidad de ajustar dinámicamente el enfoque computacional dentro de un modelo de transformador, aplicando más recursos a partes de la secuencia de entrada que se consideran más críticas para la tarea en cuestión. La técnica opera bajo un presupuesto computacional fijo, seleccionando estratégicamente tokens para su procesamiento basándose en un mecanismo de enrutamiento que evalúa su importancia. Este enfoque reduce drásticamente los cálculos innecesarios, reduciendo efectivamente las demandas operativas del transformador mientras se mantiene o mejora su rendimiento.

Los modelos equipados con el Ministerio de Defensa demostraron la capacidad de mantener niveles de rendimiento básicos con cargas computacionales sustancialmente reducidas. Por ejemplo, los modelos podían lograr objetivos de entrenamiento con Flops (operaciones de punto flotante por segundo) idénticos a los de los transformadores convencionales, pero requerían hasta un 50% menos de Flops por paso hacia adelante. Estos modelos podrían funcionar hasta un 60% más rápido en ciertos escenarios de entrenamiento, lo que demuestra la capacidad del método para aumentar significativamente la eficiencia sin comprometer la calidad de los resultados.

En conclusión, el principio de asignación dinámica de computación está revolucionando la eficiencia, y el Ministerio de Defensa subraya este avance. Al ilustrar que no todos los tokens requieren el mismo esfuerzo computacional, y algunos exigen más recursos para predicciones precisas, este método allana el camino para ahorros informáticos significativos. El método MoD presenta un enfoque transformador para optimizar los modelos de transformadores mediante la asignación dinámica de recursos computacionales que abordan las ineficiencias inherentes a los modelos tradicionales. Este avance significa un cambio hacia la informática adaptable y escalable para los LLM.


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Hola, mi nombre es Adnan Hassan. Soy pasante de consultoría en Marktechpost y pronto seré aprendiz de gestión en American Express. Actualmente estoy cursando una doble titulación en el Instituto Indio de Tecnología, Kharagpur. Me apasiona la tecnología y quiero crear nuevos productos que marquen la diferencia.