Introduzione all'Inferenza LLM
Quando inseriamo un prompt in un modello di intelligenza artificiale, inneschiamo un processo complesso noto come inferenza LLM. Il modello converte il testo in numeri, lo elabora attraverso strati di reti neurali e restituisce una risposta, un token alla volta. Comprendere questo meccanismo è fondamentale per chiunque voglia ottimizzare le prestazioni o i costi delle applicazioni AI.
I Large Language Models (LLM) come GPT-4 o Llama sono costruiti sull'architettura Transformer. A differenza dei sistemi precedenti che leggevano il testo in sequenza, i Transformer analizzano intere sequenze in parallelo, catturando relazioni complesse tra le parole grazie al meccanismo di self-attention.
Contesto: Architettura e Tokenizzazione
Il blocco fondamentale di questi modelli è il layer Transformer, composto da due elementi principali: un meccanismo di self-attention e una rete neurale feed-forward. I modelli accumulano decine di questi strati per apprendere pattern linguistici profondi. La dimensione del modello è definita dal numero di parametri (i pesi appresi durante l'addestramento), che trasformano i dati in input.
Il Processo di Tokenizzazione
Prima di qualsiasi calcolo, il testo deve diventare numero. La tokenizzazione frammenta il testo in unità chiamate token. L'approccio più comune, il Byte Pair Encoding (BPE), unisce iterativamente le coppie di caratteri più frequenti. Questo permette di rappresentare parole comuni come singoli token (efficienza) e parole rare come sottounità (flessibilità).
Nota tecnica: La tokenizzazione impatta direttamente su costi e latenza. Lingue diverse dall'inglese possono richiedere più token per esprimere lo stesso concetto, aumentando il carico computazionale.
Embedding e Meccanismo di Attenzione
Una volta ottenuti i token ID, questi vengono trasformati in vettori continui tramite un embedding layer. Questi vettori catturano il significato semantico: parole simili avranno vettori orientati in direzioni simili nello spazio multidimensionale. Poiché i Transformer non comprendono intrinsecamente l'ordine, vengono aggiunti positional encodings per indicare la posizione di ogni token nella sequenza.
Self-Attention: Query, Key e Value
Il cuore dell'inferenza LLM è il calcolo dell'attenzione. Per ogni token, il modello genera tre matrici: Query (Q), Key (K) e Value (V). Il meccanismo calcola quanto ogni token debba "prestare attenzione" agli altri, permettendo al modello di comprendere il contesto globale della frase.
Le Fasi dell'Inferenza: Prefill e Decode
L'inferenza si divide in due fasi distinte con caratteristiche computazionali opposte:
- Fase di Prefill (Compute-Bound): Avviene quando si invia il prompt. Il modello elabora tutti i token di input in parallelo. È un'operazione intensiva per la GPU, che calcola le matrici di attenzione per tutte le coppie di token simultaneamente. Questa fase determina il Time to First Token (TTFT).
- Fase di Decode (Memory-Bound): Inizia dopo la generazione del primo token. Il modello produce output in modo autoregressivo, uno alla volta. Qui, la GPU spende più tempo a caricare dati dalla memoria che a calcolare, poiché ogni nuovo token richiede il confronto con tutti i precedenti.
Ottimizzazione: La KV Cache
Senza ottimizzazioni, generare ogni nuovo token richiederebbe di ricalcolare l'attenzione per tutta la sequenza precedente. La KV Cache risolve questo problema salvando le matrici Key e Value dei token già elaborati. Durante la generazione, il modello calcola solo la Query del nuovo token e recupera K e V dalla cache.
Sebbene la KV Cache acceleri drasticamente l'inferenza (fino a 5x), comporta un costo elevato in termini di memoria (VRAM). Con contesti lunghi, la cache può occupare gigabyte di spazio, diventando un collo di bottiglia critico.
Quantizzazione e Metriche di Performance
Per gestire i requisiti di memoria, l'inferenza spesso opera a precisione ridotta. Mentre l'addestramento usa formati come FP32 o BF16, l'inferenza può utilizzare FP16, INT8 o persino INT4 con minima perdita di qualità. La quantizzazione riduce l'uso della memoria e aumenta il throughput.
Metriche Chiave da Monitorare
- Time to First Token (TTFT): La latenza percepita dall'utente prima di vedere l'inizio della risposta.
- Inter-Token Latency (ITL): Il tempo tra la generazione di un token e il successivo; determina la fluidità dello streaming.
- Throughput: Il numero totale di token generati al secondo, indicatore della capacità del sistema.
Conclusione
L'inferenza degli LLM è un equilibrio tra potenza di calcolo e larghezza di banda della memoria. Dalla tokenizzazione iniziale alla gestione intelligente della KV Cache, ogni passaggio è ottimizzato per trasformare matrici di numeri in testo coerente. L'uso di framework di serving avanzati come vLLM o TensorRT-LLM e tecniche di quantizzazione è essenziale per portare queste tecnologie in produzione in modo efficiente.
FAQ
Cos'è l'inferenza LLM?
È il processo tramite cui un modello di linguaggio elabora un prompt di input (prefill) e genera una risposta testuale (decode) basandosi sui pattern appresi.
Perché la KV Cache è importante per l'inferenza?
La KV Cache memorizza i calcoli dei token precedenti, evitando di doverli rielaborare ad ogni nuovo token generato, migliorando drasticamente la velocità.
Qual è la differenza tra fase di prefill e decode?
Il prefill elabora tutto il prompt in parallelo ed è limitato dalla potenza di calcolo; il decode genera un token alla volta ed è limitato dalla velocità della memoria.
Come influisce la tokenizzazione sui costi?
Più token significano più calcoli e memoria. Testi in lingue diverse dall'inglese possono generare più token, aumentando costi e latenza.
Cosa indica il Time to First Token (TTFT)?
Misura il tempo che intercorre tra l'invio della richiesta e la visualizzazione del primo token della risposta; è cruciale per la percezione di reattività.