新周期，誰在堅守窄門？
來源：錦緞今日的投資者恐怕已經(jīng)忘記了，在OpenAI創(chuàng)造出ChatGPT這一殺器的前夜，生成式AI也曾經(jīng)是一道窄門，窄到連馬斯克都差點(diǎn)失去了信心。在當(dāng)時的輿論眼中，AGI的道路不夠性感，不夠
70B 模型，秒出 1000token，換算成字符接近 4000！
研究人員將 Llama3 進(jìn)行了微調(diào)并引入加速算法，和原生版本相比，速度足足快出了快了 13 倍！
不僅是快，在代碼重寫任務(wù)上的表現(xiàn)甚至超越了 GPT-4o。
這項成果，來自爆火的 AI 編程神器 Cursor 背后團(tuán)隊 anysphere，OpenAI 也參與過投資。
要知道在以快著稱的推理加速框架 Groq 上，70B Llama3 的推理速度也不過每秒 300 多 token。
Cursor 這樣的速度，可以說是實(shí)現(xiàn)了近乎即時的完整代碼文件編輯。
有人直呼好家伙，如果把 Cursor 魔改后的 Llama3 放到 Groq 上，是不是每秒能跑出上萬 token 了。
更是有人激動地說，在大模型領(lǐng)域，我們正在消除“延時”這一概念。
作者此次設(shè)計的加速方法，主要是用來解決一種名為“Fast Apply”的任務(wù)，即對代碼內(nèi)容進(jìn)行快速修改并應(yīng)用。
首先需要說明的是，雖然說任務(wù)最終實(shí)現(xiàn)的效果是代碼的局部修改，但是實(shí)際操作過程中，輸出并非是只有變化的內(nèi)容，而是直接全局重寫。
這樣做的原因，是團(tuán)隊在預(yù)先測試后做出的選擇 —— 他們發(fā)現(xiàn)，除了 Claude-3-Opus，大多數(shù)模型在真?局部修改任務(wù)上的表現(xiàn)都不理想。
之所以會這樣，主要有以下三個原因：
首先是直接重寫時會輸出更多 token，使得有更多的前向傳遞來確定正確的解決方案。
其次，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也大部分都是完整代碼，對局部修改相對陌生。
此外，大模型糟糕的數(shù)學(xué)運(yùn)算也無法保證能在輸出差異時正確處理行號。
（不過作者認(rèn)為這仍然是一個有潛力的未來研究方向。）
確定了采用全局重寫的方案后，Cursor 團(tuán)隊使用了任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)對 Llama3 進(jìn)行了微調(diào)。
所采用的數(shù)據(jù)有真實(shí)編輯數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)兩大來源，按照 1:4 的比例進(jìn)行了混合。
其中合成數(shù)據(jù)是指用 GPT-4 生成代碼編輯的建議，然后用其他模型將這些建議“應(yīng)用”到原始代碼上。
為了提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，作者還對小文件、重復(fù)文件和無變化樣本進(jìn)行了下采樣。
為了評估這些模型的表現(xiàn)，作者讓它們處理了 450 個代碼編輯任務(wù)（每個都不超過 400 行），并用 Claude3-Opus 對輸出進(jìn)行了打分。
最終，作者微調(diào)出的 70B Llama3 模型，表現(xiàn)幾乎與 Claude3-Opus-diff 匹配，并且優(yōu)于 GPT-4-Turbo 和 GPT-4o。
至此的微調(diào)解決了性能問題，但不難看出此時的 Llama3 速度依然很慢，每秒只能輸出不到 300 個字符（注意是字符，不是詞也不是 token）。
而讓改寫工作快到飛起的，還有另一項秘密武器。
針對代碼改寫任務(wù)，Cursor 團(tuán)隊專門引入了一種名為預(yù)測性編輯（speculative edits）的算法。
這種方式用一種先驗(yàn)算法來對多個后續(xù) token 進(jìn)行預(yù)測，然后再用本體大模型進(jìn)行驗(yàn)證，降低了大模型的調(diào)用次數(shù)，從而減輕了運(yùn)算量。
這種先驗(yàn)算法來自于代碼任務(wù)的一個特點(diǎn) —— 相比于其他文本，其詞表更小，且語法結(jié)構(gòu)、縮進(jìn)規(guī)則等擁有更高的確定性，利用先驗(yàn)知識可以更精準(zhǔn)預(yù)測未來的 token。
這樣的做法也與 GPT-4 和 Meta 有著共通之處 ——
傳統(tǒng)的語言模型推理推理速度較慢的原因，主要是預(yù)測下一個 token 的過程通常是自回歸的，即模型在生成每個 token 時，都要考慮之前生成的所有 token。
為了降低運(yùn)算量，以 GPT-4 為代表的大模型，使用了名為預(yù)測解碼（speculative decoding）的加速算法，通過小的近似模型提前進(jìn)行預(yù)測，然后再讓本體大模型對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。
Cursor 和 GPT-4 的區(qū)別就在于，前者的小“模型”是一種更確定的算法，而后者只是模型規(guī)模減小，本質(zhì)上仍是概率預(yù)測。
Meta 這邊則是推出了一次性預(yù)測多個后續(xù) token 的算法，用 n 個獨(dú)立的輸出頭并行預(yù)測 n 個未來 token，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在編程任務(wù)上表現(xiàn)尤其優(yōu)異，原因是由于編程語言的邏輯結(jié)構(gòu)更嚴(yán)謹(jǐn)，知識的內(nèi)在聯(lián)系更緊密。
當(dāng)然，Cursor 對這種特點(diǎn)利用更為充分，沒有用注意力頭，而是直接拿更確定的算法來做多 token 預(yù)測。
最終的結(jié)果就是，預(yù)測算法為 70B 的 Llama3 帶來了近 13 倍的速度提升，而測評表現(xiàn)沒有任何損失。
此外，作者還與企業(yè) AI 模型基礎(chǔ)設(shè)施平臺 fireworks.ai 合作，利用其優(yōu)化的推理引擎和定制化的硬件環(huán)境，進(jìn)一步提高了模型的運(yùn)行效率。
未來，團(tuán)隊還計劃進(jìn)行知識蒸餾，并把預(yù)測編輯算法遷移到更小的 8B Llama3，并擴(kuò)展到更多的編程語言和任務(wù)。
同時，對于 Cursor 團(tuán)隊研究過但并未采用的真?局部修改（Diff）算法，作者也計劃進(jìn)行改進(jìn)。
One More Thing在實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，作者不僅用預(yù)測算法加速了 Llama3，也實(shí)現(xiàn)了對 GPT4-Turbo 的加速。
不過作者并沒有介紹具體在 GPT 當(dāng)中如何實(shí)現(xiàn)，而是留做了思考題，還搞了一場“有獎競猜”。
能夠正確解答的人將獲得 1 個月的 Cursor 會員；如果能在 vllm 和 TensorRT-LLM 中實(shí)現(xiàn)預(yù)測加速，將分別獲得半年和一年的會員。
如果你感覺有思路的話，不妨挑戰(zhàn)試試（手動狗頭）。
參考鏈接：
https://cursor.sh/blog/instant-apply#user-content-fnref-feel-difference
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：克雷西
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-4331-0.html70B 模型秒出 1000token，代碼重寫超越 GPT-4o，來自 OpenAI 投資的代碼神器 Cursor 團(tuán)隊
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