Seiring dengan pertumbuhan model bahasa besar dalam ukuran dan kompleksitas, tantangan dalam mengelola biaya inferensi dan efisiensi akses memori menjadi semakin kritis. Tim Douyin dari ByteDance telah mengembangkan solusi terobosan yang dapat merevolusi cara kita menangani tantangan-tantangan ini dalam arsitektur AI.
Pendekatan Baru untuk Arsitektur Model Sparse
UltraMem, inovasi terbaru ByteDance dalam arsitektur AI, merupakan terobosan signifikan dalam mengatasi keterbatasan akses memori pada sistem Mixture of Experts (MoE) saat ini. Arsitektur baru ini telah diterima untuk dipresentasikan di ICLR 2025, menandai pengakuannya oleh komunitas akademis. Sistem ini menunjukkan peningkatan luar biasa dalam kinerja dan efisiensi, mencapai peningkatan kecepatan inferensi 2-6 kali lipat dibandingkan arsitektur MoE tradisional sambil mengurangi biaya inferensi hingga 83%.
Peningkatan Kinerja:
- Kecepatan inferensi: 2-6x lebih cepat dibandingkan MoE
- Pengurangan biaya: Penurunan biaya inferensi hingga 83%
- Ukuran model yang diuji: 151M, 680M, 1.6B parameter
Inovasi Teknis
Arsitektur ini memperkenalkan tiga peningkatan utama dibandingkan sistem yang ada. Pertama, menerapkan beberapa lapisan memori kecil yang didistribusikan di seluruh lapisan Transformer, menggantikan satu lapisan memori besar yang ditemukan dalam desain PKM (Product Key Memory) tradisional. Kedua, menggunakan metode pengambilan nilai yang lebih canggih yang disebut Tucker Decomposed Query-Key Retrieval (TDQKR), yang meningkatkan kompleksitas dan efektivitas penilaian. Terakhir, memperkenalkan Implicit Value Expansion (IVE), yang memungkinkan ekspansi memori virtual tanpa peningkatan proporsional dalam kebutuhan memori fisik.
Fitur Teknis Utama:
- Beberapa lapisan memori terdistribusi
- Pengambilan Query-Key Terdekomposisi Tucker ( TDQKR )
- Ekspansi Nilai Implisit ( IVE )
- Mendukung hingga 20 juta nilai
Kinerja dan Skalabilitas
Dalam pengujian ekstensif pada model mulai dari 151M hingga 1,6B parameter, UltraMem telah menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan arsitektur MoE dan PKM. Yang sangat mengesankan adalah kemampuannya untuk mempertahankan waktu inferensi yang konsisten bahkan ketika parameter sparse meningkat - sebuah keunggulan signifikan dibandingkan model MoE, yang biasanya menunjukkan perlambatan nyata dengan pertumbuhan parameter. Arsitektur ini telah berhasil diuji dengan model yang berisi hingga 20 juta nilai, membuka jalan untuk potensi ekspansi hingga miliaran nilai atau ahli.
Implikasi Praktis
Bagi industri AI, pencapaian UltraMem merupakan langkah maju yang signifikan dalam membuat model bahasa besar lebih praktis untuk aplikasi dunia nyata. Pengurangan dramatis dalam biaya inferensi dan peningkatan efisiensi memori dapat membuat model AI yang canggih lebih mudah diakses dan layak secara ekonomi untuk berbagai aplikasi dan organisasi. Perkembangan ini datang pada saat yang krusial ketika industri sedang bergulat dengan tuntutan komputasi yang meningkat dari model AI yang semakin canggih.
 |
|---|
| Kemajuan UltraMem dapat membuat model bahasa besar menjadi lebih terjangkau secara ekonomi untuk berbagai aplikasi, seperti yang ditunjukkan oleh data kinerja yang ditampilkan |