LLM模型大小的人體方面

LLM模型尺寸的規模超出了技術性。這是一個內在的屬性，它決定了這些AIS可以做什麼，它們的行為方式，以及最終它們對我們有用。 LLM模型的規模與公司或團隊的大小如何影響其功能一樣，創造了我們每天與之互動的不同個性和能力，通常沒有意識到這一點。

目錄

• 了解模型大小：超出數字
• 小型，中等範圍
• 跨模型大小的GPU和計算基礎架構
• 跨模型大小的上下文窗口注意事項
• 參數大小和資源要求
• 尺寸選擇的實際含義
• 模型大小的隱藏尺寸
• 選擇合適的尺寸：問這些問題
• 模型尺寸的未來
• 結論
• 常見問題

了解模型大小：超出數字

LLMS中的模型大小通常以參數進行測量，即模型在訓練過程中所學的可調節值。但是，僅考慮參數就像僅根據其身高或體重來判斷一個人一樣，它僅講述了故事的一部分。

理解模型大小的更好方法是將其視為AI的“神經能力”。就像人類大腦具有數十億個神經元形成複雜網絡的神經元一樣，LLM也具有形成能夠理解和產生語言的參數。

小型，中等範圍

在選擇大型語言模型時，大小在確定性能，效率和成本方面起著至關重要的作用。 LLM通常屬於小型，中和大類別，每個類別都針對不同的用例進行了優化，從輕巧的應用到復雜的推理任務。

小型型號（1-10b參數）

將小型模型視為具有重點功能的熟練專家：

• 速度冠軍：在消耗最低資源的同時，提供非常快速的響應。
• 設備友好：可以在消費者硬件（筆記本電腦，高端手機）上本地運行。
• 值得注意的例子：PHI-2（2.7b），Mistral 7b，Gemma 2b。
• 最佳點：簡單的任務，草稿，分類，專業領域。
• 局限性：與復雜的推理，細微的理解和深厚的專業知識鬥爭。

現實世界中的示例：在筆記本電腦上運行的7B參數模型可以保持您的音調直接電子郵件，但僅提供對量子計算等複雜主題的基本說明。

中型型號（10-70b參數）

中型模型達到了多種應用的多功能性最佳點：

• 平衡表演者：在各種任務中提供良好的深度和廣度
• 資源效率：可部署在合理訪問的計算環境中
• 著名的例子：駱駝2（70b），克勞德瞬間，米斯特拉爾大
• 最佳點：一般業務應用程序，全面的客戶服務，內容創建
• 優點：處理複雜的說明，維持上下文更長的對話

現實世界中的示例：使用13B模型用於客戶服務的小型企業將其描述為“有一個新的團隊成員，從未睡過” - 在知道何時升級複雜問題的同時，完美地掌握了80％的查詢。

大型型號（70b參數）

最大的模型充當具有顯著功能的AI多肌。

• 推理強大：通過適當的推理來展示複雜的問題解決和分析思維。
• 細微的理解：掌握微妙的背景，含義和復雜的指示。
• 值得注意的例子：GPT-4，Claude 3.5十四行詩，雙子座Ultra（100b參數）
• 最佳點：研究幫助，複雜的創意工作，複雜的分析
• 基礎設施要求：需要大量的計算資源和專業的硬件

現實世界中的示例：在一個複雜的研究項目中，雖然較小的模型提供了事實響應，但最大的模型將跨學科的不同思想，建議的新方法和基本假設中的缺陷聯繫在一起。

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跨模型大小的GPU和計算基礎架構

不同的模型大小需要不同水平的GPU功率和計算基礎架構。儘管小型型號可以在消費級GPU上運行，但較大的型號需要具有大量並行處理功能的高性能群集。

小型型號（1-10b參數）

• 消費者硬件可行：可以在具有專用GPU（8-16GB VRAM）的高端筆記本電腦上運行
• 內存足跡：通常需要4-20GB的VRAM，具體取決於精度
• 部署選項：
  • 單一消費者GPU（RTX 3080）的本地部署
  • 具有優化的邊緣設備（量化，修剪）
  • 可以通過4位量化移動部署
• 成本效率：$ 0.05-0.15/小時的雲服務

中型型號（10-70b參數）

• 需要專用硬件：遊戲或工作站級GPU必需
• 內存要求：20-80GB的VRAM可完全精確
• 部署選項：
  • 帶量化的單個高端GPU（A10，RTX 4090）
  • 多精度的多GPU設置（2-4個消費者GPU）
  • 基於雲的部署與中層實例
• 成本效率：$ 0.20-1.00/小時的雲服務

大型型號（70b參數）

• 企業級硬件：數據中心GPU或專業AI加速器
• 內存需求：80GB VRAM可用於最佳性能
• 部署選項：
  • 並聯多個高端GPU（A100，H100）
  • 跨多個計算機分佈式計算
  • 具有優化基礎架構的專業AI雲服務
• 成本效率：$ 1.50-10.00 /小時的雲服務

模型大小對性能的影響

儘管具有數十億甚至萬億個參數的較大型號可以捕獲更複雜的語言關係並處理細微的提示，但它們也需要大量的計算資源。但是，更大並不總是更好。針對特定任務進行微調的較小模型有時可以勝過更大，更廣泛的模型。因此，選擇適當的模型大小取決於特定的應用程序，可用資源和所需的性能結果。

跨模型大小的上下文窗口注意事項

模型大小和上下文窗口功能之間的關係代表了在簡單比較中經常忽略的另一個關鍵維度：

型號大小	4K上下文	16K上下文	32K上下文	128K上下文
小（7b）	14GB	28GB	48GB	172GB
培養基（40b）	80GB	160GB	280GB	N/A。
大（175b）	350GB	700GB	N/A。	N/A。

該表說明了為什麼較小的模型對於需要廣泛背景的應用通常更實用。使用長上下文進行合同分析的法律文檔系統發現，使用32K上下文窗口運行其7B模型比使用由於內存限製而限於8K上下文的40B模型更可行。

參數大小和資源要求

參數計數與資源需求之間的關係通過提高參數效率的創新繼續發展：

• 稀疏的MOE模型：Mixtral 8x7b之類的模型演示了47B有效參數如何提供與密集的70B模型相當的性能，同時需要在推理過程中更接近13B模型的資源。
• 參數有效的微調（PEFT） ：諸如Lora和Qlora之類的技術可以自定義大型模型，同時僅更新0.1-1％的參數，從而大大降低了適應性的硬件要求。
• 檢索增強的生成（RAG） ：通過將知識卸載到外部數據存儲中，較小的模型可以在知識密集型任務上與較大的模型相當地執行，從而將資源負擔從計算轉移到存儲。

方面	小LLM（1-10b）	中LLM（10-70B）	大LLM（70b）
示例模型	PHI-2（2.7b），Mistral 7b，Tinyllama（1.1b）	Llama 2（70b），Claude Instant，Mistral大	GPT-4，Claude 3.7十四行詩，Palm 2，雙子座Ultra
內存要求	2-20GB	20-140GB	140GB
硬體	消費者GPU，高端筆記本電腦	多重消費者GPU或服務器級GPU	多個高端GPU，專門的硬件
推理成本（每個1M令牌）	$ 0.01- $ 0.20	$ 0.20- $ 1.00	$ 1.00- $ 30.00
本地部署	輕鬆在消費者硬件上	通過優化可能	通常僅雲
響應延遲	非常低（10-50ms）	中等（50-200ms）	更高（200ms-1s）

減少模型尺寸的技術

為了使LLMS更加高效和易於使用，已經開發了幾種技術來降低其尺寸而不會顯著損害性能：

為了使LLMS更加高效和易於使用，已經開發了幾種技術來降低其尺寸而不會顯著損害性能：

• 模型蒸餾：此過程涉及培訓較小的“學生”模型以復制較大的“老師”模型的行為，從而有效地以更少的參數捕獲其功能。
• 參數共享：實現方法，其中使用相同的參數在模型的多個部分中使用，從而減少了唯一參數的總數。
• 量化：將模型的權重從浮點數（例如32位）降低到低位表示（例如8位），從而減少了內存使用情況。

技術	小LLM（1-10b）	中LLM（10-70B）	大LLM（70b）
量化（4位）	5-15％的質量損失	3-10％的質量損失	1-5％質量損失
知識蒸餾	中等收益	良好的收益	出色的收益
微調	高影響力	中等影響	有限的影響
RLHF	中等影響	高影響力	高影響力
檢索增強	影響很高	高影響力	中等影響
及時的工程	有限的影響	中等影響	高影響力
上下文窗口擴展	有限的好處	適度的好處	高收益

尺寸選擇的實際含義

LLM的大小直接影響計算成本，延遲和部署可行性等因素。選擇合適的型號大小可確保性能，資源效率和現實世界中的適用性之間保持平衡。

計算要求：隱藏成本

模型大小直接影響計算需求，這是經常被忽略的實際考慮。運行較大的模型就像從自行車升級到跑車一樣；您會走得更快，但是燃油消耗會大大增加。

對於上下文，雖然7B參數模型可能會在遊戲筆記本電腦上運行，但70B型號通常需要專用的GPU硬件，花費數千美元。最大的100B型號通常需要多個高端GPU或專門的雲基礎架構。

我與之交談的開發人員描述了她的經驗：“我們從一個完美地滿足我們需求的70B型號開始，但是基礎設施成本正在消耗我們的利潤率。切換到精心調整的13B型號將我們的成本降低了80％，而只會影響性能。”

響應能力折衷

模型大小和響應能力之間存在固有的權衡。較小的模型通常會更快地生成文本，使其更適合需要實時互動的應用。

在最近的AI Hackathon中，一個建立客戶服務聊天機器人的團隊發現，儘管其出色的答案，但用戶卻在等待大型型號的響應感到沮喪。他們的解決方案？一種分層的方法 - 使用一個小型模型以立即響應，並無縫地升級為更大的模型以進行複雜查詢。

模型大小的隱藏尺寸

除了參數計數之外，模型大小還會影響內存使用情況，推理速度和現實世界中的適用性。了解這些隱藏的維度有助於選擇效率和能力之間的正確平衡。

培訓數據質量與數量

儘管參數計數引起了人們的關注，但培訓數據的質量和多樣性通常在模型性能中起著同樣重要的作用。經過高質量，特定領域的數據訓練的較小模型可以在專業任務中勝過較大的模型。

我在一家法律技術創業公司親眼目睹了這一第一手，他們的自定義培訓的7B型號優於其在合同分析上的大小的三倍。他們的秘密？專門培訓徹底審查的法律文件，而不是一般的網絡文本。

建築創新：質量超過數量

現代建築創新越來越多地證明聰明的設計可以補償較小的尺寸。諸如Experts（MOE）架構混合物之類的技術允許模型僅激活特定任務的相關參數，從而實現具有較小的計算足蹟的大型模型性能。

MOE方法反映了人類如何依靠專門的大腦區域來完成不同的任務。例如，在解決數學問題時，我們不會激活整個大腦，而只是專門用於數值推理的區域。

特定於任務規模要求的出現

隨著場的成熟，我們發現不同的認知任務具有不同的參數閾值。研究表明，諸如基本語法和事實回憶之類的能力以相對較小的大小（1-10b參數）出現，而復雜的推理，對上下文的細微理解和創造性產生可能需要大量具有大量參數的模型。

這種能力的逐步出現類似於人類的認知發展，在大腦發育的不同階段出現了不同的能力。

選擇合適的尺寸：問這些問題

在為您的應用程序選擇LLM大小時，請考慮：

• 您的用例的複雜性是什麼？簡單的分類或內容產生可能與較小的型號效果很好。
• 響應時間有多重要？如果您需要實時互動，則可能是較小的型號。
• 有哪些計算資源可用？對您的基礎設施約束保持現實。
• 您對錯誤的容忍度是什麼？較大的模型通常會造成更少的事實錯誤和邏輯錯誤。
• 您的預算是多少？較大的型號通常成本更高，尤其是在規模上。

模型尺寸的未來

模型尺寸的景觀在動態發展。我們目睹了兩個看似矛盾的趨勢：模型的增長越來越大（關於開發中有數万億參數模型的謠言），同時通過諸如稀疏，蒸餾和量化等技術變得更加有效。

這反映了我們在整個計算歷史記錄中都看到的模式 - 功能在硬件需求縮小時增長。今天的智能手機優於過去幾十年來的超級計算機，我們很可能會在LLMS中看到類似的演變。

結論

模型大小很重要，但更大並不總是更好。相反，選擇適合您特定需求的合適的LLM型號大小是關鍵。隨著這些系統繼續升級和集成到我們的日常生活中，了解LLM模型大小的人類含義變得越來越重要。

最成功的實現通常使用多種模型大小共同努力，例如一個結構良好的組織，具有有效的專家和通才。通過將模型大小與適當用例匹配，我們可以創建強大且實用的AI系統，而不會浪費資源。

關鍵要點

• LLM模型大小會影響準確性，效率和成本，因此為特定用例選擇合適的模型至關重要。
• 較小的LLM模型尺寸更快，資源效率高，而較大的型號具有更大的深度和推理能力。
• 選擇正確的型號大小取決於用例，預算和硬件約束。
• 量化和蒸餾等優化技術可以提高模型效率。
• 使用多種模型尺寸的混合方法可以有效地平衡性能並有效地平衡。

常見問題

Q1。 LLM大小對性能有什麼影響？

答：大語言模型（LLM）的大小直接影響其準確性，推理能力和計算要求。較大的模型通常在復雜的推理和細微差別的語言任務中表現更好，但需要更多的資源。較小的型號雖然功能較低，但卻以速度和效率優化，使其非常適合實時應用。

Q2。大小的LLM在用例方面有何不同？

答：小型LLM非常適合需要快速響應的應用程序，例如聊天機器人，實時助理和具有有限處理能力的移動應用程序。另一方面，大型LLM在復雜的解決問題，創意寫作和研究應用程序中表現出色，這些應用需要更深入的背景理解和高度準確性。

Q3。選擇LLM尺寸時應考慮哪些因素？

答：LLM大小的選擇取決於多種因素，包括任務的複雜性，延遲要求，可用的計算資源和成本限制。對於企業應用程序，性能和效率之間的平衡至關重要，而研究驅動的應用程序可以優先考慮準確性而不是速度。

Q4。大型LLM可以優化以提高效率嗎？

答：是的，可以通過量化（將精度降低到較低的位格式），修剪（去除冗餘參數）和知識蒸餾（訓練較小的模型以模仿較大的模型）等技術來優化大型LLM。這些優化有助於減少記憶消耗和推理時間，而不會顯著損害性能。

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