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# 대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화 [[optimizing-llms-for-speed-and-memory]]

[[open-in-colab]]

GPT3/4, [Falcon](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b), [Llama](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf)와 같은 대규모 언어 모델의 인간 중심 과제를 해결하는 능력이 빠르게 발전하고 있으며, 현대 지식 기반 산업에서 필수 도구로 자리잡고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 실제 과제에 배포하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

-   인간과 비슷한 텍스트 이해 및 생성 능력을 보이기 위해, 현재 대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: [Kaplan et al](https://huggingface.co/papers/2001.08361), [Wei et. al](https://huggingface.co/papers/2206.07682)). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다.
-   많은 실제 과제에서 대규모 언어 모델은 방대한 맥락 정보를 제공받아야 합니다. 이는 모델이 추론 과정에서 매우 긴 입력 시퀀스를 처리할 수 있어야 한다는 것을 뜻합니다.  

이러한 과제의 핵심은 대규모 언어 모델의 계산 및 메모리 활용 능력을 증대시키는 데 있습니다. 특히 방대한 입력 시퀀스를 처리할 때 이러한 능력이 중요합니다.

이 가이드에서는 효율적인 대규모 언어 모델 배포를 위한 효과적인 기법들을 살펴보겠습니다. 

1.  **낮은 정밀도:** 연구에 따르면, [8비트와 4비트](./main_classes/quantization)와 같이 낮은 수치 정밀도로 작동하면 모델 성능의 큰 저하 없이 계산상의 이점을 얻을 수 있습니다.

2.  **플래시 어텐션:** 플래시 어텐션은 메모리 효율성을 높일 뿐만 아니라 최적화된 GPU 메모리 활용을 통해 효율성을 향상시키는 어텐션 알고리즘의 변형입니다.

3.  **아키텍처 혁신:** 추론 시 대규모 언어 모델은 주로 동일한 방식(긴 입력 맥락을 가진 자기회귀 텍스트 생성 방식)으로 배포되는데, 더 효율적인 추론을 가능하게 하는 특화된 모델 아키텍처가 제안되었습니다. 이러한 모델 아키텍처의 가장 중요한 발전으로는 [Alibi](https://huggingface.co/papers/2108.12409), [Rotary embeddings](https://huggingface.co/papers/2104.09864), [Multi-Query Attention (MQA)](https://huggingface.co/papers/1911.02150), [Grouped-Query-Attention (GQA)](https://huggingface.co/papers/2305.13245)이 있습니다. 

이 가이드에서는 텐서의 관점에서 자기회귀 생성에 대한 분석을 제공합니다. 낮은 정밀도를 채택하는 것의 장단점을 논의하고, 최신 어텐션 알고리즘을 포괄적으로 탐구하며, 향상된 대규모 언어 모델 아키텍처에 대해 논합니다. 이 과정에서 각 기능의 개선 사항을 보여주는 실용적인 예제를 확인합니다.

## 1. 낮은 정밀도 [[1-lower-precision]]

대규모 언어 모델을 가중치 행렬과 벡터의 집합으로 보고, 텍스트 입력을 벡터의 시퀀스로 본다면, 대규모 언어 모델의 메모리 요구사항을 가장 잘 이해할 수 있습니다. 이어지는 내용에서 *가중치*는 모델의 모든 가중치 행렬과 벡터를 의미합니다.   

이 가이드를 작성하는 시점의 대규모 언어 모델은 최소 몇십억 개의 매개변수로 구성되어 있습니다. 각 매개변수는 `4.5689`와 같은 십진수로 이루어져 있으며, 보통 [float32](https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format), [bfloat16](https://en.wikipedia.org/wiki/Bfloat16_floating-point_format) 또는 [float16](https://en.wikipedia.org/wiki/Half-precision_floating-point_format) 형식으로 저장됩니다. 이를 통해 대규모 언어 모델을 메모리에 로드하는 데 필요한 메모리의 요구사항을 쉽게 계산할 수 있습니다:

> *X * 10억 개의 매개변수를 가진 모델의 가중치를 로드하려면 float32 정밀도에서 대략 4 * X GB의 VRAM이 필요합니다.*

요즘에는 모델이 float32 정밀도로 훈련되는 경우는 드물고, 일반적으로 bfloat16 정밀도나 가끔 float16 정밀도로 훈련됩니다. 따라서 경험적으로 알아낸 법칙은 다음과 같습니다:

> *X * 10억 개의 매개변수를 가진 모델의 가중치를 로드하려면 bfloat16/float16 정밀도에서 대략 2 * X GB의 VRAM이 필요합니다.*

짧은 텍스트 입력(1024 토큰 미만)의 경우, 추론을 위한 메모리 요구 사항의 대부분은 가중치를 로드하는 데 필요한 메모리 요구 사항입니다. 따라서 지금은 추론을 위한 메모리 요구 사항이 모델의 가중치를 GPU VRAM에 로드하는 데 필요한 메모리 요구 사항과 같다고 가정합시다.

모델을 bfloat16으로 로드하는 데 대략 얼마나 많은 VRAM이 필요한지 몇 가지 예를 들어보겠습니다:

-   **GPT3**는 2 \* 175 GB = **350 GB** VRAM이 필요합니다.
-   [**Bloom**](https://huggingface.co/bigscience/bloom)은 2 \* 176 GB = **352 GB** VRAM이 필요합니다.
-   [**Llama-2-70b**](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf)는 2 \* 70 GB = **140 GB** VRAM이 필요합니다.
-   [**Falcon-40b**](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b)는 2 \* 40 GB = **80 GB** VRAM이 필요합니다.
-   [**MPT-30b**](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b)는 2 * 30 GB = **60 GB** VRAM이 필요합니다.
-   [**bigcode/starcoder**](https://huggingface.co/bigcode/starcoder)는 2 * 15.5 GB = **31 GB** VRAM이 필요합니다.

이 문서를 작성하는 시점에서, 현재 시장에서 가장 큰 GPU 칩은 80GB의 VRAM을 제공하는 A100과 H100입니다. 앞서 언급된 대부분의 모델들은 로드하기 위해서는 최소 80GB 이상의 용량을 필요로 하며, 따라서 [텐서 병렬 처리](https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) 및/또는 [파이프라인 병렬 처리](https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism)를 반드시 필요로 합니다.

🤗 Transformers는 텐서 병렬 처리를 바로 지원하지 않습니다. 이는 모델 아키텍처가 특정 방식으로 작성되어야 하기 때문입니다. 텐서 병렬 처리를 지원하는 방식으로 모델을 작성하는 데 관심이 있다면 [the text-generation-inference library](https://github.com/huggingface/text-generation-inference/tree/main/server/text_generation_server/models/custom_modeling)를 참조해 보시기 바랍니다.

기본적인 파이프라인 병렬 처리는 바로 지원됩니다. 이를 위해 단순히 모델을 `device="auto"`로 로드하면 [여기](https://huggingface.co/docs/accelerate/v0.22.0/en/concept_guides/big_model_inference)에 설명된 대로 사용 가능한 GPU에 모델의 서로 다른 레이어를 자동으로 배치합니다. 이것은 매우 효과적이긴 하지만 이러한 기본 파이프라인 병렬 처리는 GPU 유휴 문제를 해결하지 못한다는 점을 유의해야 합니다. 더 발전된 파이프라인 병렬 처리가 필요하며, 이에 대한 설명은 [여기](https://huggingface.co/docs/transformers/en/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism)에서 확인할 수 있습니다.

80GB A100 GPU 8개를 가진 노드에 접근할 수 있다면, BLOOM을 다음과 같이 로드할 수 있습니다.

```bash
!pip install transformers accelerate bitsandbytes optimum
```
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloom", device_map="auto", pad_token_id=0)
```

`device_map="auto"`를 사용하면 모든 사용 가능한 GPU에 어텐션 레이어가 고르게 분산됩니다.

이 가이드에서는 [bigcode/octocoder](https://huggingface.co/bigcode/octocoder)를 사용할 것입니다. 이 모델은 단일 40GB A100 GPU 장치에서 실행할 수 있습니다. 앞으로 적용할 모든 메모리 및 속도 최적화는 모델 또는 텐서 병렬 처리를 필요로 하는 다른 모델에도 동일하게 적용될 수 있습니다.

모델이 bfloat16 정밀도로 로드되기 때문에, 위의 경험적으로 알아낸 법칙을 사용하면 `bigcode/octocoder`를 사용하여 추론을 실행하기 위한 메모리 요구 사항이 약 31GB VRAM일 것으로 예상됩니다. 한 번 시도해 보겠습니다.

먼저 모델과 토크나이저를 로드한 다음, 둘 다 Transformers의 [파이프라인](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines) 객체에 전달합니다.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigcode/octocoder", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", pad_token_id=0)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bigcode/octocoder")

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
```

```python
prompt = "Question: Please write a function in Python that transforms bytes to Giga bytes.\n\nAnswer:"

result = pipe(prompt, max_new_tokens=60)[0]["generated_text"][len(prompt):]
result
```

**출력**:
```
Here is a Python function that transforms bytes to Giga bytes:\n\n```python\ndef bytes_to_giga_bytes(bytes):\n    return bytes / 1024 / 1024 / 1024\n```\n\nThis function takes a single
```

좋습니다. 이제 결과를 직접 사용하여 바이트를 기가바이트로 변환할 수 있습니다.

```python
def bytes_to_giga_bytes(bytes):
  return bytes / 1024 / 1024 / 1024
```

[`torch.cuda.memory.max_memory_allocated`](https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cuda.memory.max_memory_allocated.html)를 호출하여 최대 GPU 메모리 할당을 측정해 보겠습니다.

```python
bytes_to_giga_bytes(torch.cuda.max_memory_allocated())
```

**출력**:
```bash
29.0260648727417
```

대략적으로 계산한 결과와 거의 일치합니다! 바이트에서 킬로바이트로 변환할 때 1000이 아닌 1024로 곱해야 하므로 숫자가 정확하지 않은 것을 알 수 있습니다. 따라서 대략적으로 계산할 때 공식은 "최대 X GB"으로 이해할 수 있습니다. 만약 우리가 모델을 float32 정밀도로 실행하려고 했다면 더 큰 크기인 64GB의 VRAM이 필요했을 것입니다.

> 거의 모든 모델이 요즘 bfloat16으로 학습되므로, [GPU가 bfloat16을 지원](https://discuss.pytorch.org/t/bfloat16-native-support/117155/5)한다면 모델을 float32 정밀도로 실행할 이유가 없습니다. float32로 돌리는 모델은 학습할 때 사용했던 정밀도보다 더 나은 추론 결과를 제공하지 않습니다.

모델 가중치가 어떤 정밀도 형식으로 Hub에 저장되어 있는지 확실하지 않은 경우, HuggingFace Hub에서 해당 체크포인트 config의 `"dtype"`을 확인하면 됩니다, *예*를 들어 [여기](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf/blob/6fdf2e60f86ff2481f2241aaee459f85b5b0bbb9/config.json#L21)를 확인하세요. 모델을 `from_pretrained(..., dtype=...)`로 로드할 때는 config에 명시된 정밀도 유형과 동일한 정밀도로 설정하는 것이 권장됩니다. 단, 원래 유형이 float32인 경우 추론을 위해 `float16` 또는 `bfloat16`을 둘 다 사용할 수 있습니다.

이제 `flush(...)` 함수를 정의하여 모든 메모리를 해제하고, GPU 메모리의 최대 할당량을 정확하게 측정하도록 합시다.


```python
del pipe
del model

import gc
import torch

def flush():
  gc.collect()
  torch.cuda.empty_cache()
  torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
```

다음 실험을 위해 바로 호출해 봅시다.

```python
flush()
```
최근 버전의 accelerate 라이브러리에서는 `release_memory()`라는 유틸리티 메소드도 사용할 수 있습니다.

```python
from accelerate.utils import release_memory
# ...

release_memory(model)
```

만약 GPU에 32GB의 VRAM이 없다면 어떻게 될까요? 모델 가중치를 성능에 큰 손실 없이 8비트 또는 4비트로 양자화할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다(참고: [Dettmers et al.](https://huggingface.co/papers/2208.07339)). 최근의 [GPTQ 논문](https://huggingface.co/papers/2210.17323) 에서는 모델을 3비트 또는 2비트로 양자화해도 성능 손실이 허용 가능한 수준임을 보여주었습니다🤯.

너무 자세한 내용은 다루지 않고 설명하자면, 양자화는 가중치의 정밀도를 줄이면서 모델의 추론 결과를 가능한 한 정확하게(즉, bfloat16과 최대한 가깝게) 유지하려고 합니다. 양자화는 특히 텍스트 생성에 잘 작동하는데, 이는 우리가 *가장 가능성 있는 다음 토큰 집합*을 선택하는 것에 초점을 두고 있기 때문이며, 다음 토큰의 *logit* 분포값을 정확하게 예측할 필요는 없기 때문입니다. 핵심은 다음 토큰 *logit* 분포가 대략적으로 동일하게 유지되어 `argmax` 또는 `topk` 연산이 동일한 결과를 제공하는 것입니다.

다양한 양자화 기법이 존재하지만, 자세히 다루지는 않을 것입니다. 일반적으로 모든 양자화 기법은 다음과 같이 작동합니다:

-   1.  모든 가중치를 목표 정밀도로 양자화합니다.
-   2.  양자화된 가중치를 로드하고, bfloat16 정밀도의 입력 벡터 시퀀스를 모델에 전달합니다.
-   3.  가중치를 동적으로 bfloat16으로 반대로 양자화(dequantize)하여 입력 벡터와 함께 bfloat16 정밀도로 계산을 수행합니다.

간단히 말해서, *입력-가중치 행렬* 곱셈은, \\( X \\)가 *입력*, \\( W \\)가 가중치 행렬, \\( Y \\)가 출력인 경우 다음과 같습니다:

$$ Y = X * W $$

위 공식이 다음과 같이 변경됩니다

$$ Y = X * \text{dequantize}(W) $$

모든 행렬 곱셈에 대해 위와 같이 수행됩니다. 입력이 네트워크 그래프를 통과하면서 모든 가중치 행렬에 대해 역양자화(dequantization)와 재양자화(re-quantization)가 순차적으로 수행됩니다.

따라서, 양자화된 가중치를 사용할 때 추론 시간이 감소하지 **않고** 오히려 증가하는 경우가 많습니다. 이제 이론은 충분하니 실제로 시도해 봅시다! Transformers를 사용하여 가중치를 양자화하려면 [`bitsandbytes`](https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes) 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

```bash
!pip install bitsandbytes
```

그런 다음 `from_pretrained`에 `load_in_8bit=True` 플래그를 추가하여 8비트 양자화로 모델을 로드할 수 있습니다.

```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigcode/octocoder", quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True), pad_token_id=0)
```

이제 예제를 다시 실행하고 메모리 사용량을 측정해 봅시다.

```python
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

result = pipe(prompt, max_new_tokens=60)[0]["generated_text"][len(prompt):]
result
```

**출력**:
```
Here is a Python function that transforms bytes to Giga bytes:\n\n```python\ndef bytes_to_giga_bytes(bytes):\n    return bytes / 1024 / 1024 / 1024\n```\n\nThis function takes a single
```

좋습니다. 정확도 손실 없이 이전과 동일한 결과를 얻고 있습니다! 이번에는 사용된 메모리 양을 확인해 봅시다.

```python
bytes_to_giga_bytes(torch.cuda.max_memory_allocated())
```

**출력**:
```
15.219234466552734
```

훨씬 적네요! 메모리 사용량이 15GB를 조금 넘는 수준으로 줄어들어 4090과 같은 소비자용 GPU에서도 이 모델을 실행할 수 있습니다. 메모리 효율성에서 매우 큰 향상을 보이고 있으며 모델 출력의 품질 저하도 거의 없습니다. 그러나 추론 중에 약간의 속도 저하가 발생한 것을 확인할 수 있습니다.


모델을 삭제하고 메모리를 다시 초기화합니다.

```python
del model
del pipe
```

```python
flush()
```

이제 4비트 양자화가 제공하는 최대 GPU 메모리 사용량을 확인해 봅시다. 4비트로 모델을 양자화하려면 이전과 동일한 API를 사용하되 이번에는 `load_in_8bit=True` 대신 `load_in_4bit=True`를 전달하면 됩니다.

```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigcode/octocoder", quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True), pad_token_id=0)

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

result = pipe(prompt, max_new_tokens=60)[0]["generated_text"][len(prompt):]
result
```

**출력**:
```
Here is a Python function that transforms bytes to Giga bytes:\n\n```\ndef bytes_to_gigabytes(bytes):\n    return bytes / 1024 / 1024 / 1024\n```\n\nThis function takes a single argument
```

바로 전 코드 스니펫에서 `python`만 누락되고, 이 전과 거의 동일한 출력 텍스트를 보고 있습니다. 이제 얼마나 많은 메모리가 필요했는지 확인해 봅시다.

```python
bytes_to_giga_bytes(torch.cuda.max_memory_allocated())
```

**출력**:
```
9.543574333190918
```

9.5GB밖에 되지 않습니다! 150억 개 이상의 파라미터를 가진 모델인 것을 감안하면 매우 적은 양입니다.

여기서는 모델의 정확도 저하가 거의 없음을 확인할 수 있지만, 실제로는 4비트 양자화를 8비트 양자화나 `bfloat16`를 사용한 추론 결과와 비교하면 결과가 다를 수 있습니다. 사용자가 직접 시도해 보는 것이 좋겠습니다.

또한 4비트 양자화에 사용된 더 공격적인 양자화 방법으로 인해 추론 시 \\( \text{quantize} \\)와 \\( \text{dequantize} \\) 과정이 더 오래 걸리므로 여기서도 8비트 양자화와 비교하여 추론 속도가 약간 느려졌음을 유의하세요.

```python
del model
del pipe
```
```python
flush()
```

전체적으로 OctoCoder를 8비트 정밀도로 실행하면 필요한 GPU VRAM이 32GB에서 15GB로 줄어들었고, 4비트 정밀도로 모델을 실행하면 필요한 GPU VRAM이 9GB로 더 줄어드는 것을 확인했습니다.

4비트 양자화는 RTX3090, V100, T4와 같은 GPU에서 모델을 실행할 수 있게 해주며, 이는 대부분의 사람들이 접근할 수 있는 GPU입니다.

양자화에 대한 더 많은 정보를 확인하고 4비트보다 더 적은 GPU VRAM 메모리로 모델을 양자화하거나, 더 많은 양자화 관련 정보를 보려면 [`GPT-QModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#gptqmodel) 구현을 참조하는 것을 추천합니다.

> 결론적으로, 모델 양자화는 향상된 메모리 효율성과 모델 정확성 간의 균형을 맞추는 것이며, 경우에 따라 추론 시간에도 영향을 미칠 수 있습니다.

실제 사례에서 GPU 메모리가 충분하다면, 양자화를 고려할 필요가 없습니다. 그러나 많은 GPU는 양자화 없이 대규모 언어 모델을 실행할 수 없으며, 이 경우 4비트 및 8비트 양자화가 매우 유용한 도구입니다.

사용과 관련한 더 자세한 정보는 [트랜스포머 양자화 문서](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/quantization#general-usage)를 참고하는 것을 강력히 추천합니다. 다음으로, 더 나은 알고리즘과 개선된 모델 아키텍처를 사용하여 계산 및 메모리 효율성을 향상시키는 방법을 살펴보겠습니다.

## 2. 플래시 어텐션 [[2-flash-attention]]

오늘날의 최고 성능을 자랑하는 대규모 언어 모델은 대체로 피드포워드 레이어(feed-forward layer), 활성화 레이어(activation layer), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍처를 공유하고 있습니다.

셀프 어텐션 레이어는 입력 토큰 간의 문맥적 관계를 이해할 수 있게 해 주기 때문에 대규모 언어 모델의 핵심 요소입니다.
하지만 셀프 어텐션 레이어의 최대 GPU 메모리 소비는 입력 토큰의 수(이하 \\( N \\)으로 표기)와 함께 계산 및 메모리 복잡성이 *2차적*으로 증가합니다. 입력 시퀀스가 짧은 경우(최대 1000개)에는 크게 눈에 띄지 않지만, 더 긴 입력 시퀀스(약 16000개)에서는 심각한 문제가 됩니다.

자세히 한 번 들여다 봅시다. 길이 \\( N \\)의 입력 \\( \mathbf{X} \\)에 대한 셀프 어텐션 레이어의 출력 \\( \mathbf{O} \\)을 계산하는 공식은 다음과 같습니다:

$$ \textbf{O} = \text{Attn}(\mathbf{X}) = \mathbf{V} \times \text{Softmax}(\mathbf{QK}^T) \text{ with } \mathbf{Q} = \mathbf{W}_q \mathbf{X}, \mathbf{V} = \mathbf{W}_v \mathbf{X}, \mathbf{K} = \mathbf{W}_k \mathbf{X} $$

\\( \mathbf{X} = (\mathbf{x}1, ... \mathbf{x}{N}) \\)는 어텐션 레이어의 입력 시퀀스입니다. 프로젝션 \\( \mathbf{Q} \\)와 \\( \mathbf{K} \\)는 각각 \\( N \\)개의 벡터로 구성되며, 그 결과 \\( \mathbf{QK}^T \\)의 크기는 \\( N^2 \\)가 됩니다.

대규모 언어 모델은 일반적으로 여러 개의 어텐션 헤드를 가지고 있어 여러 개의 셀프 어텐션 계산을 병렬로 수행합니다. 대규모 언어 모델이 40개의 어텐션 헤드를 가지고 bfloat16 정밀도로 실행된다고 가정하면, \\( \mathbf{QK^T} \\) 행렬을 저장하는 데 필요한 메모리를 \\( 40 * 2 * N^2 \\) 바이트로 계산할 수 있습니다. \\( N=1000 \\)일 때는 약 50MB의 VRAM만 필요하지만, \\( N=16000 \\)일 때는 19GB의 VRAM이 필요하며, \\( N=100,000 \\)일 때는 \\( \mathbf{QK^T} \\) 행렬을 저장하기 위해 거의 1TB의 VRAM이 필요합니다.

요약하자면, 기본 셀프 어텐션 알고리즘은 큰 입력 컨텍스트에 대해 매우 과도한 메모리 사용을 요구하게 됩니다.

대규모 언어 모델의 텍스트 이해 및 생성 능력이 개선되면서 점점 더 복잡한 작업에 사용되고 있습니다. 한때 몇 문장의 번역이나 요약을 처리하던 모델이 이제는 전체 페이지를 처리해야 하게 되면서 광범위한 입력 길이를 처리할 수 있는 능력이 요구되고 있습니다.

어떻게 하면 큰 입력 길이에 대한 과도한 메모리 요구를 없앨 수 있을까요? \\( QK^T \\) 행렬을 제거하는 새로운 셀프 어텐션 메커니즘을 계산하는 방법이 필요합니다. [Tri Dao et al.](https://huggingface.co/papers/2205.14135)은 바로 이러한 새로운 알고리즘을 개발하였고, 그것이 **플래시 어텐션(Flash Attention)**입니다.

간단히 말해, 플래시 어텐션은 \\(\mathbf{V} \times \text{Softmax}(\mathbf{QK}^T\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:

$$ \textbf{O}_i \leftarrow s^a_{ij} * \textbf{O}_i + s^b_{ij} * \mathbf{V}_{j} \times \text{Softmax}(\mathbf{QK}^T_{i,j}) \text{ for multiple } i, j \text{ iterations} $$

여기서 \\( s^a_{ij} \\)와 \\( s^b_{ij} \\)는 각 \\( i \\)와 \\( j \\)에 대해 계산되는 소프트맥스 정규화 통계량입니다.

플래시 어텐션의 전체 알고리즘은 더 복잡하며, 본 가이드의 범위를 벗어나기 때문에 크게 단순화하였습니다. 여러분은 잘 작성된 [Flash Attention paper](https://huggingface.co/papers/2205.14135) 논문을 참조하여 더 자세한 내용을 확인해 보시기 바랍니다.

주요 요점은 다음과 같습니다:

> 소프트맥스 정규화 통계량과 몇 가지 스마트한 수학적 방법을 사용함으로써, 플래시 어텐션은 기본 셀프 어텐션 레이어와 **숫자적으로 동일한** 출력을 제공하고 메모리 비용은 \\( N \\)에 따라 선형적으로만 증가합니다.

공식을 보면, 플래시 어텐션이 더 많은 계산을 필요로 하기 때문에 기본 셀프 어텐션 공식보다 훨씬 느릴 것이라고 생각할 수 있습니다. 실제로 플래시 어텐션은 소프트맥스 정규화 통계량을 지속적으로 다시 계산해야 하기 때문에 일반 어텐션보다 더 많은 FLOP이 필요합니다. (더 자세한 내용은 [논문](https://huggingface.co/papers/2205.14135)을 참조하세요)

> 그러나 플래시 어텐션은 기본 어텐션보다 추론 속도가 훨씬 빠릅니다. 이는 GPU의 느리고 고대역폭 메모리(VRAM)의 사용량을 크게 줄이고 대신 빠른 온칩 메모리(SRAM)에 집중할 수 있기 때문입니다.

본질적으로, 플래시 어텐션의 모든 중간 단계의 쓰기 및 읽기 작업은 느린 VRAM 메모리에 접근하지 않고 빠른 *온칩* SRAM 메모리를 사용하여 출력 벡터 \\( \mathbf{O} \\)를 계산할 수 있도록 합니다.

현실적으로 플래시 어텐션이 사용 가능한 경우 이를 **사용하지 않을** 이유는 전혀 없습니다. 이 알고리즘은 수학적으로 동일한 출력을 제공하며, 더 빠르고 메모리 효율적입니다.

실제 예를 살펴보겠습니다.

## 3. 아키텍처 혁신 [[3-architectural-innovations]]

지금까지 우리는 계산 및 메모리 효율성을 개선하기 위해 다음을 살펴보았습니다:

-   가중치를 낮은 정밀도 형식으로 변환
-   셀프 어텐션 알고리즘을 보다 더 메모리 및 계산 효율적인 버전으로 교체

이제 긴 텍스트 입력이 필요한 작업에 가장 효과적이고 효율적인 대규모 언어 모델 아키텍처로 변경하는 방법을 살펴보겠습니다. 작업의 예시는 다음과 같습니다:
-   검색 증강 질의 응답
-   요약
-   채팅

*채팅*을 위해서는 대규모 언어 모델이 긴 텍스트 입력을 처리하는 것뿐만 아니라 사용자와 어시스턴트 간의 대화도 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다(예: ChatGPT).

한번 학습된 후에는 대규모 언어 모델의 기본 아키텍처를 변경하기 어렵기 때문에, 대규모 언어 모델의 작업에 대한 고려를 미리 하고 이에 따라 모델의 아키텍처를 최적화하는 것이 중요합니다. 긴 입력 시퀀스에 대해 메모리 또는 성능의 병목 현상을 빠르게 발생시키는 모델 아키텍처의 중요한 두 가지 구성 요소가 있습니다.

-   위치 임베딩
-   키-값 캐시

각 구성 요소를 더 자세히 살펴보겠습니다.

### 3.1 대규모 언어 모델의 위치 임베딩 개선 [[31-improving-positional-embeddings-of-llms]]

셀프 어텐션은 각 토큰을 서로의 토큰과 연관시킵니다.
예를 들어, 텍스트 입력 시퀀스 *"Hello", "I", "love", "you"*의 \\( \text{Softmax}(\mathbf{QK}^T) \\) 행렬은 다음과 같을 수 있습니다:

![](/blog/assets/163_optimize_llm/self_attn_tokens.png)

각 단어 토큰은 다른 모든 단어 토큰에 주의를 기울이는 확률 질량을 부여받아 모든 다른 단어 토큰과 관계를 맺게 됩니다. 예를 들어, 단어 *"love"*는 단어 *"Hello"*에 5%, *"I"*에 30%, 그리고 자신에게 65%의 주의를 기울입니다.

셀프 어텐션 기반 대규모 언어 모델이 위치 임베딩이 없는 경우 텍스트 입력의 위치를 이해하는 데 큰 어려움을 겪을 것입니다. 이는 \\( \mathbf{QK}^T \\)에 의해 계산된 확률 점수가 상대적 위치 거리에 상관없이 각 단어 토큰을 다른 모든 단어 토큰과 \\( O(1) \\) 계산으로 연관시키기 때문입니다. 따라서 위치 임베딩이 없는 대규모 언어 모델은 각 토큰이 다른 모든 토큰과 동일한 거리에 있는 것으로 나타나기 때문에, *"Hello I love you"*와 *"You love I hello"*를 구분하는 것이 매우 어렵습니다.

대규모 언어 모델이 문장의 순서를 이해하려면 추가적인 *단서*가 필요하며, 이는 일반적으로 *위치 인코딩* (또는 *위치 임베딩*이라고도 함)의 형태로 적용됩니다. 
위치 인코딩은 각 토큰의 위치를 숫자 표현으로 인코딩하여 대규모 언어 모델이 문장의 순서를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

[*Attention Is All You Need*](https://huggingface.co/papers/1706.03762) 논문의 저자들은 사인 함수 기반의 위치 임베딩 \\( \mathbf{P} = \mathbf{p}_1, \ldots, \mathbf{p}_N \\)을 도입했습니다. 각 벡터 \\( \mathbf{p}_i \\)는 위치 \\( i \\)의 사인 함수로 계산됩니다. 위치 인코딩은 입력 시퀀스 벡터에 단순히 더해져 \\( \mathbf{\hat{X}} = \mathbf{\hat{x}}_1, \ldots, \mathbf{\hat{x}}_N \\) = \\( \mathbf{x}_1 + \mathbf{p}_1, \ldots, \mathbf{x}_N + \mathbf{p}_N \\) 모델이 문장 순서를 더 잘 학습할 수 있도록 합니다.

고정된 위치 임베딩 대신 [Devlin et al.](https://huggingface.co/papers/1810.04805)과 같은 다른 연구자들은 학습된 위치 인코딩을 사용했습니다. 이 경우 위치 임베딩 \\( \mathbf{P} \\)은 학습 중에 사용됩니다.

사인 함수 및 학습된 위치 임베딩은 문장 순서를 대규모 언어 모델에 인코딩하는 주요 방법이었지만, 이러한 위치 인코딩과 관련된 몇 가지 문제가 발견되었습니다:

  1. 사인 함수와 학습된 위치 임베딩은 모두 절대 위치 임베딩으로, 각 위치 ID \\( 0, \ldots, N \\)에 대해 고유한 임베딩을 인코딩합니다. [Huang et al.](https://huggingface.co/papers/2009.13658) 및 [Su et al.](https://huggingface.co/papers/2104.09864)의 연구에 따르면, 절대 위치 임베딩은 긴 텍스트 입력에 대해 대규모 언어 모델 성능이 저하됩니다. 긴 텍스트 입력의 경우, 모델이 절대 위치 대신 입력 토큰 간의 상대적 위치 거리를 학습하는 것이 유리합니다.
  2. 학습된 위치 임베딩을 사용할 때, 대규모 언어 모델은 고정된 입력 길이 \\( N \\)으로 학습되어야 하므로, 학습된 입력 길이보다 더 긴 입력 길이에 대해 추론하는 것이 어렵습니다.

최근에는 위에서 언급한 문제를 해결할 수 있는 상대적 위치 임베딩이 더 인기를 끌고 있습니다. 특히 다음과 같은 방법들이 주목받고 있습니다:

-   [Rotary Position Embedding (RoPE)](https://huggingface.co/papers/2104.09864)
-   [ALiBi](https://huggingface.co/papers/2108.12409)

*RoPE*와 *ALiBi*는 모두 셀프 어텐션 알고리즘 내에서 직접적으로 문장 순서를 모델에게 알려주는 것이 최선이라고 주장합니다. 이는 단어 토큰이 서로 관계를 맺는 곳이기 때문입니다. 구체적으로, 문장 순서를 \\( \mathbf{QK}^T \\) 계산을 수정하는 방식으로 알려주어야 한다는 것입니다. 

너무 많은 세부 사항을 다루지 않고, *RoPE*는 위치 정보를 쿼리-키 쌍에 인코딩할 수 있다고 지적합니다. 예를 들어, 각 벡터 \\( \mathbf{q}_i \\)와 \\( \mathbf{x}_j \\)를 각각 \\( \theta * i \\)와 \\( \theta * j \\)의 각도로 회전시킴으로써 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

$$ \mathbf{\hat{q}}_i^T \mathbf{\hat{x}}_j = \mathbf{{q}}_i^T \mathbf{R}_{\theta, i -j} \mathbf{{x}}_j. $$

여기서 \\( \mathbf{R}_{\theta, i - j} \\)는 회전 행렬을 나타냅니다. \\( \theta \\)는 훈련 중에 *학습되지 않으며*, 대신 학습 중 최대 입력 시퀀스 길이에 따라 사전 정의된 값으로 설정됩니다.

> 이렇게 함으로써 \\( \mathbf{q}_i \\)와 \\( \mathbf{q}_j \\) 간의 확률 점수는 \\( i \ne j \\)인 경우에만 영향을 받으며, 각 벡터의 특정 위치 \\( i \\)와 \\( j \\)와는 상관없이 오직 상대적 거리 \\( i - j \\)에만 의존하게 됩니다.

*RoPE*는 현재 여러 중요한 대규모 언어 모델이 사용되고 있습니다. 예를 들면:

-   [**Falcon**](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b)
-   [**Llama**](https://huggingface.co/papers/2302.13971)
-   [**PaLM**](https://huggingface.co/papers/2204.02311)

대안으로, *ALiBi*는 훨씬 더 간단한 상대적 위치 인코딩 방식을 제안합니다. 입력 토큰 간의 상대적 거리를 음수인 정수로서 사전 정의된 값 `m`으로 스케일링하여 \\( \mathbf{QK}^T \\) 행렬의 각 쿼리-키 항목에 소프트맥스 계산 직전에 추가합니다.

![](/blog/assets/163_optimize_llm/alibi.png)

[ALiBi](https://huggingface.co/papers/2108.12409) 논문에서 보여주듯이, 이 간단한 상대적 위치 인코딩은 매우 긴 텍스트 입력 시퀀스에서도 모델이 높은 성능을 유지할 수 있게 합니다.

*ALiBi*는 현재 여러 중요한 대규모 언어 모델 모델이 사용하고 있습니다. 예를 들면:

-   [**MPT**](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b)
-   [**BLOOM**](https://huggingface.co/bigscience/bloom)

*RoPE*와 *ALiBi* 위치 인코딩은 모두 학습 중에 보지 못한 입력 길이에 대해 확장할 수 있으며, *ALiBi*가 *RoPE*보다 더 잘 확장되는 것으로 나타났습니다. *ALiBi*의 경우, 하삼각 위치 행렬의 값을 입력 시퀀스 길이에 맞추어 증가시키기만 하면 됩니다. *RoPE*의 경우, 학습 중에 사용된 동일한 \\( \theta \\)를 유지하면 학습 중에 보지 못한 매우 긴 텍스트 입력을 전달할 때 성능이 저하됩니다(참고: [Press et al.](https://huggingface.co/papers/2108.12409)). 그러나 커뮤니티는 \\( \theta \\)를 조정하는 몇 가지 효과적인 트릭을 찾아냈으며, 이를 통해 *RoPE* 위치 임베딩이 확장된 텍스트 입력 시퀀스에서도 잘 작동할 수 있게 되었습니다(참고: [here](https://github.com/huggingface/transformers/pull/24653)).

> RoPE와 ALiBi는 모두 훈련 중에 *학습되지 않는* 상대적 위치 임베딩으로 다음과 같은 직관에 기반합니다:
 -   텍스트 입력에 대한 위치 단서는 셀프 어텐션 레이어의 \\( QK^T \\) 행렬에 직접 제공되어야 합니다.
 -   대규모 언어 모델은 일정한 *상대적* 거리 위치 인코딩을 서로 학습하도록 유도되어야 합니다.
 -   텍스트 입력 토큰 간의 거리가 멀어질수록, 그들의 쿼리-값 확률은 낮아져야 합니다. RoPE와 ALiBi는 서로 멀리 떨어진 토큰의 쿼리-키 확률을 낮춥니다. RoPE는 쿼리-키 벡터 간의 각도를 증가시켜 벡터 곱을 감소시키는 방식으로, ALiBi는 벡터 곱에 큰 음수를 추가하는 방식으로 이 작업을 수행합니다.

결론적으로, 큰 텍스트 입력을 처리해야 하는 작업에 배포될 예정인  대규모 언어 모델은 RoPE와 ALiBi와 같은 상대적 위치 임베딩으로 훈련하는 것이 더 좋습니다. 또한 RoPE와 ALiBi를 사용하여 훈련된  대규모 언어 모델이 고정 길이 \\( N_1 = 2048 \\)에서만 훈련되었더라도 위치 임베딩을 외삽하여 \\( N_1 \\)보다 훨씬 큰 텍스트 입력 \\( N_2 = 8192 > N_1 \\)로 실습에서 사용할 수 있음을 유의하세요.

### 3.2 키-값 캐시 [[32-the-key-value-cache]]

대규모 언어 모델을 이용한 자기회귀 텍스트 생성은 입력 시퀀스를 반복적으로 넣고, 다음 토큰을 샘플링하며, 그 다음 토큰을 입력 시퀀스에 추가하고, 대규모 언어 모델이 생성을 완료했다는 토큰을 생성할 때까지 이를 계속 수행하는 방식으로 작동합니다.

자기회귀 생성이 어떻게 작동하는지에 대한 시각적 설명을 보려면 [Transformer's Generate Text Tutorial](https://huggingface.co/docs/transformers/llm_tutorial#generate-text)을 참조하세요.

자기회귀 생성이 실제로 어떻게 작동하는지 보여주는 간단한 코드 스니펫을 실행해 보겠습니다. 여기서는 `torch.argmax`를 통해 가장 가능성이 높은 다음 토큰을 가져올 것입니다.

```python
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"].to("cuda")

for _ in range(5):
  next_logits = model(input_ids)["logits"][:, -1:]
  next_token_id = torch.argmax(next_logits,dim=-1)

  input_ids = torch.cat([input_ids, next_token_id], dim=-1)
  print("shape of input_ids", input_ids.shape)

generated_text = tokenizer.batch_decode(input_ids[:, -5:])
generated_text
```

**출력**:
```
shape of input_ids torch.Size([1, 21])
shape of input_ids torch.Size([1, 22])
shape of input_ids torch.Size([1, 23])
shape of input_ids torch.Size([1, 24])
shape of input_ids torch.Size([1, 25])
[' Here is a Python function']
```

보시다시피 샘플링된 토큰에 의해 텍스트 입력 토큰을 매번 증가시킵니다.

매우 예외적인 경우를 제외하고, 대규모 언어 모델은 [인과적인 언어 모델링 목표](https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/language_modeling#causal-language-modeling)를 사용하여 학습되므로 어텐션 점수의 상삼각 행렬을 마스킹합니다. 이것이 위의 두 다이어그램에서 어텐션 점수가 비어 있는 이유입니다 (즉, 0 확률을 가짐). 인과 언어 모델링에 대한 빠른 요약은 [*Illustrated Self Attention 블로그*](https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/#part-2-illustrated-self-attention)를 참조할 수 있습니다.

결과적으로, 토큰은 *절대* 이전 토큰에 의존하지 않습니다. 더 구체적으로는 \\( \mathbf{q}_i \\) 벡터가 \\( j > i \\)인 경우 어떤 키, 값 벡터 \\( \mathbf{k}_j, \mathbf{v}j \\)와도 연관되지 않습니다. 대신 \\( \mathbf{q}i \\)는 이전의 키-값 벡터 \\( \mathbf{k}{m < i}, \mathbf{v}{m < i} \text{ , for } m \in {0, \ldots i - 1} \\)에만 주의를 기울입니다. 불필요한 계산을 줄이기 위해 각 층의 키-값 벡터를 모든 이전 시간 단계에 대해 캐시할 수 있습니다.

다음으로, 대규모 언어 모델이 각 포워드 패스마다 키-값 캐시를 검색하고 전달하여 이를 활용하도록 합니다. 
Transformers에서는 `forward` 호출에 `use_cache` 플래그를 전달하여 키-값 캐시를 검색한 다음 현재 토큰과 함께 전달할 수 있습니다.

```python
past_key_values = None # past_key_values 는 키-값 캐시를 의미
generated_tokens = []
next_token_id = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"].to("cuda")

for _ in range(5):
  next_logits, past_key_values = model(next_token_id, past_key_values=past_key_values, use_cache=True).to_tuple()
  next_logits = next_logits[:, -1:]
  next_token_id = torch.argmax(next_logits, dim=-1)

  print("shape of input_ids", next_token_id.shape)
  print("length of key-value cache", past_key_values.get_seq_length())  # past_key_values 형태: [num_layers, 0 for k, 1 for v, batch_size, length, hidden_dim]
  generated_tokens.append(next_token_id.item())

generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_tokens)
generated_text
```

**출력**:
```
shape of input_ids torch.Size([1, 1])
length of key-value cache 20
shape of input_ids torch.Size([1, 1])
length of key-value cache 21
shape of input_ids torch.Size([1, 1])
length of key-value cache 22
shape of input_ids torch.Size([1, 1])
length of key-value cache 23
shape of input_ids torch.Size([1, 1])
length of key-value cache 24
[' Here', ' is', ' a', ' Python', ' function']
```

키-값 캐시를 사용할 때, 텍스트 입력 토큰의 길이는 *증가하지 않고* 단일 입력 벡터로 유지되는 것을 볼 수 있습니다. 반면에 키-값 캐시의 길이는 각 디코딩 단계마다 하나씩 증가합니다.

> 키-값 캐시를 사용하면 \\( \mathbf{QK}^T \\)가 본질적으로 \\( \mathbf{q}_c\mathbf{K}^T \\)로 줄어드는데, 여기서 \\( \mathbf{q}_c \\)는 현재 전달된 입력 토큰의 쿼리 프로젝션으로, *항상* 단일 벡터입니다.

키-값 캐시를 사용하는 것에는 두 가지 장점이 있습니다:
-   전체 \\( \mathbf{QK}^T \\) 행렬을 계산하는 것과 비교하여 계산 효율성이 크게 향상됩니다. 이는 추론 속도의 증가로 이어집니다.
-   생성된 토큰 수에 따라 필요한 최대 메모리가 이차적으로 증가하지 않고, 선형적으로만 증가합니다.

> 더 긴 입력 시퀀스에 대해 동일한 결과와 큰 속도 향상을 가져오기 때문에 키-값 캐시를 *항상* 사용해야 합니다. Transformers는 텍스트 파이프라인이나 [`generate` 메서드](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/text_generation)를 사용할 때 기본적으로 키-값 캐시를 활성화합니다.

<Tip warning={true}>

참고로, 키-값 캐시를 사용할 것을 권장하지만, 이를 사용할 때 LLM 출력이 약간 다를 수 있습니다. 이것은 행렬 곱셈 커널 자체의 특성 때문입니다 -- 더 자세한 내용은 [여기](https://github.com/huggingface/transformers/issues/25420#issuecomment-1775317535)에서 읽어볼 수 있습니다.

</Tip>

#### 3.2.1 멀티 라운드 대화 [[321-multi-round-conversation]]

키-값 캐시는 여러 번의 자기회귀 디코딩이 필요한 채팅과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다. 예제를 살펴보겠습니다.

```
User: How many people live in France?
Assistant: Roughly 75 million people live in France
User: And how many are in Germany?
Assistant: Germany has ca. 81 million inhabitants
```

이 채팅에서 대규모 언어 모델은 두 번의 자기회귀 디코딩을 실행합니다:
  1. 첫 번째로, 키-값 캐시는 비어 있고 입력 프롬프트는 `"User: How many people live in France?"`입니다. 모델은 자기회귀적으로 `"Roughly 75 million people live in France"`라는 텍스트를 생성하며 디코딩 단계마다 키-값 캐시를 증가시킵니다.
  2. 두 번째로, 입력 프롬프트는 `"User: How many people live in France? \n Assistant: Roughly 75 million people live in France \n User: And how many in Germany?"`입니다. 캐시 덕분에 첫 번째 두 문장에 대한 모든 키-값 벡터는 이미 계산되어 있습니다. 따라서 입력 프롬프트는 `"User: And how many in Germany?"`로만 구성됩니다. 줄어든 입력 프롬프트를 처리하는 동안 계산된 키-값 벡터가 첫 번째 디코딩의 키-값 캐시에 연결됩니다. 두 번째 어시스턴트의 답변인 `"Germany has ca. 81 million inhabitants"`는 `"User: How many people live in France? \n Assistant: Roughly 75 million people live in France \n User: And how many are in Germany?"`의 인코딩된 키-값 벡터로 구성된 키-값 캐시를 사용하여 자기회귀적으로 생성됩니다.

여기서 두 가지를 주목해야 합니다:
  1. 대규모 언어 모델이 대화의 모든 이전 문맥을 이해할 수 있도록 모든 문맥을 유지하는 것이 채팅에 배포된 대규모 언어 모델에서는 매우 중요합니다. 예를 들어, 위의 예에서 대규모 언어 모델은 사용자가 `"And how many are in Germany"`라고 물을 때 인구를 언급하고 있음을 이해해야 합니다.
  2. 키-값 캐시는 채팅에서 매우 유용합니다. 이는 인코딩된 채팅 기록을 처음부터 다시 인코딩할 필요 없이 계속해서 확장할 수 있게 해주기 때문입니다(예: 인코더-디코더 아키텍처를 사용할 때와 같은 경우).

`transformers`에서 `generate` 호출은 기본적으로 `use_cache=True`와 함께 `return_dict_in_generate=True`를 전달하면 `past_key_values`를 반환합니다. 이는 아직 `pipeline` 인터페이스를 통해서는 사용할 수 없습니다.

```python
# 일반적인 생성
prompt = system_prompt + "Question: Please write a function in Python that transforms bytes to Giga bytes.\n\nAnswer: Here"
model_inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
generation_output = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=60, return_dict_in_generate=True)
decoded_output = tokenizer.batch_decode(generation_output.sequences)[0]

# 리턴된 `past_key_values`를 파이프라인화하여 다음 대화 라운드를 가속화
prompt = decoded_output + "\nQuestion: How can I modify the function above to return Mega bytes instead?\n\nAnswer: Here"
model_inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
generation_output = model.generate(
  **model_inputs,
  past_key_values=generation_output.past_key_values,
  max_new_tokens=60,
  return_dict_in_generate=True
)
tokenizer.batch_decode(generation_output.sequences)[0][len(prompt):]
```

**출력**:
```
 is a modified version of the function that returns Mega bytes instead.

def bytes_to_megabytes(bytes):
   return bytes / 1024 / 1024

Answer: The function takes a number of bytes as input and returns the number of
```

훌륭합니다. 어텐션 층의 동일한 키와 값을 다시 계산하는 데 추가 시간이 소요되지 않습니다! 그러나 한 가지 문제가 있습니다. \\( \mathbf{QK}^T \\) 행렬에 필요한 최대 메모리는 크게 줄어들지만, 긴 입력 시퀀스나 다회차 채팅의 경우 키-값 캐시를 메모리에 보관하는 것이 매우 메모리 집약적이 될 수 있습니다. 키-값 캐시는 모든 자기 어텐션 층과 모든 어텐션 헤드에 대해 이전 입력 벡터 \\( \mathbf{x}_i \text{, for } i \in {1, \ldots, c - 1} \\)의 키-값 벡터를 저장해야 한다는 점을 기억하세요.

이전에 사용한 대규모 언어 모델 `bigcode/octocoder`에 대해 키-값 캐시에 저장해야 하는 부동 소수점 값의 수를 계산해 봅시다.
부동 소수점 값의 수는 시퀀스 길이의 두 배의 어텐션 헤드 수, 어텐션 헤드 차원, 레이어 수를 곱한 값입니다.
가상의 입력 시퀀스 길이 16000에서 대규모 언어 모델에 대해 이를 계산하면 다음과 같습니다.

```python
config = model.config
2 * 16_000 * config.n_layer * config.n_head * config.n_embd // config.n_head
```

**출력**:
```
7864320000
```

대략 80억 개의 부동 소수점 값입니다! `float16` 정밀도로 80억 개의 부동 소수점 값을 저장하는 데는 약 15GB의 RAM이 필요하며, 이는 모델 가중치 자체의 절반 정도입니다.
연구자들은 키-값 캐시를 저장하는 데 필요한 메모리 비용을 크게 줄일 수 있는 두 가지 방법을 제안했으며, 이는 다음 절에서 살펴보겠습니다.

#### 3.2.2 멀티 쿼리 어텐션 (MQA) [[322-multi-query-attention-mqa]]

[멀티 쿼리 어텐션 (MQA)](https://huggingface.co/papers/1911.02150)은 Noam Shazeer의 *Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need* 논문에서 제안되었습니다. 제목에서 알 수 있듯이, Noam은 `n_head` 키-값 프로젝션 가중치 대신, 모든 어텐션 헤드에서 공유되는 단일 헤드-값 프로젝션 가중치를 사용할 수 있으며, 이를 통해 모델 성능이 크게 저하되지 않는다는 것을 발견했습니다.

> 단일 헤드-값 프로젝션 가중치를 사용함으로써, 키-값 벡터 \\( \mathbf{k}_i, \mathbf{v}_i \\)는 모든 어텐션 헤드에서 동일해야 하며, 이는 캐시에 `n_head` 개 대신 하나의 키-값 프로젝션 쌍만 저장하면 된다는 것을 의미합니다.

대부분의 대규모 언어 모델이 20에서 100 사이의 어텐션 헤드를 사용하기 때문에, MQA는 키-값 캐시의 메모리 소비를 크게 줄입니다. 이 노트북에서 사용된 대규모 언어 모델의 경우, 입력 시퀀스 길이 16000에서 필요한 메모리 소비를 15GB에서 400MB 미만으로 줄일 수 있습니다.

메모리 절감 외에도, MQA는 계산 효율성도 향상시킵니다. 다음과 같이 설명합니다.
자기회귀 디코딩에서는 큰 키-값 벡터를 다시 로드하고, 현재 키-값 벡터 쌍과 연결한 후 \\( \mathbf{q}_c\mathbf{K}^T \\) 계산에 매 단계마다 입력해야 합니다. 자기회귀 디코딩의 경우, 지속적인 재로드에 필요한 메모리 대역폭이 심각한 시간 병목 현상을 가져올 수 있습니다. 키-값 벡터의 크기를 줄이면 접근해야 하는 메모리 양이 줄어들어 메모리 대역폭 병목 현상이 감소합니다. 자세한 내용은 [Noam의 논문](https://huggingface.co/papers/1911.02150)을 참조하세요.

여기서 이해해야 할 중요한 부분은 키-값 어텐션 헤드 수를 1로 줄이는 것이 키-값 캐시를 사용할 때만 의미가 있다는 것입니다. 키-값 캐시 없이 단일 포워드 패스에 대한 모델의 최대 메모리 소비는 변경되지 않으며, 각 어텐션 헤드는 여전히 고유한 쿼리 벡터를 가지므로 각 어텐션 헤드는 여전히 다른 \\( \mathbf{QK}^T \\) 행렬을 가집니다.

MQA는 커뮤니티에서 널리 채택되어 현재 가장 인기 있는 많은 대규모 언어 모델에서 사용되고 있습니다.

-   [**Falcon**](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b)
-   [**PaLM**](https://huggingface.co/papers/2204.02311)
-   [**MPT**](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b)
-   [**BLOOM**](https://huggingface.co/bigscience/bloom)

또한, 이 노트북에서 사용된 체크포인트 `bigcode/octocoder`는 MQA를 사용합니다.

#### 3.2.3 그룹 쿼리 어텐션 (GQA) [[323-grouped-query-attention-gqa]]

[그룹 쿼리 어텐션 (GQA)](https://huggingface.co/papers/2305.13245)은 Google의 Ainslie 등의 연구진들에 의해 제안되었습니다. 그들은 MQA를 사용하는 것이 종종 일반적인 멀티 키-값 헤드 프로젝션을 사용하는 것보다 품질 저하를 가져올 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 논문은 쿼리 헤드 프로젝션 가중치의 수를 너무 극단적으로 줄이는 대신, 더 많은 모델 성능을 유지할 수 있다고 주장합니다. 단일 키-값 프로젝션 가중치 대신, `n < n_head` 키-값 프로젝션 가중치를 사용해야 합니다. `n_head`보다 훨씬 작은 `n`값, 예를 들어 2, 4 또는 8을 선택하면, MQA의 거의 모든 메모리 및 속도 이점을 유지하면서 모델 용량을 덜 희생하고 따라서 성능 저하를 줄일 수 있습니다.

또한, GQA의 저자들은 기존 모델 체크포인트를 원래 사전 학습 계산의 5% 정도의 적은 양으로 GQA 아키텍처로 *업트레이닝*할 수 있음을 발견했습니다. 원래 사전 학습 계산의 5%가 여전히 엄청난 양일 수 있지만, GQA *업트레이닝*은 기존 체크포인트가 더 긴 입력 시퀀스에서도 유용하도록 합니다.

GQA는 최근에 제안되었기 때문에 이 노트북을 작성할 당시에는 채택이 덜 되었습니다.
GQA의 가장 주목할 만한 적용 사례는 [Llama-v2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf)입니다.

> 결론적으로, 대규모 언어 모델이 자기회귀 디코딩으로 배포되면서 채팅과 같이 큰 입력 시퀀스를 가진 작업을 처리해야 하는 경우 GQA 또는 MQA를 사용하는 것이 강력히 권장됩니다.


## 결론 [[conclusion]]

연구 커뮤니티는 점점 더 큰 대규모 언어 모델의 추론 시간을 가속화하기 위한 새로운 기발한 방법들을 끊임없이 찾아내고 있습니다. 예를 들어, [추측 디코딩](https://huggingface.co/papers/2211.17192)이라는 유망한 연구 방향이 있습니다. 여기서 "쉬운 토큰"은 더 작고 빠른 언어 모델에 의해 생성되고, "어려운 토큰"만 대규모 언어 모델 자체에 의해 생성됩니다. 자세한 내용은 이 노트북의 범위를 벗어나지만, [멋진 블로그 포스트](https://huggingface.co/blog/assisted-generation)에서 읽어볼 수 있습니다.

GPT3/4, Llama-2-70b, Claude, PaLM과 같은 거대한 대규모 언어 모델이 [Hugging Face Chat](https://huggingface.co/chat/) 또는 ChatGPT와 같은 채팅 인터페이스에서 빠르게 실행될 수 있는 이유는 위에서 언급한 정밀도, 알고리즘, 아키텍처의 개선 덕분입니다. 앞으로 GPU, TPU 등과 같은 가속기는 점점 더 빨라지고 더 많은 메모리를 사용할 것입니다. 따라서 가장 좋은 알고리즘과 아키텍처를 사용하여 최고의 효율을 얻는 것이 중요합니다 🤗
