Optimierung der Inferenz-Effizienz in Large Language Models durch architektonische Innovationen

Architektonische Optimierung von LLMs: Ein Weg zur effizienteren Inferenz

Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) hat in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht, primär angetrieben durch die Skalierung von Modellparametern und Trainingsdaten. Während diese Skalierungsgesetze, wie sie beispielsweise im Chinchilla-Framework beschrieben sind, maßgeblich zur Verbesserung der Modellgenauigkeit beigetragen haben, wurde die Effizienz der Inferenz – also die Kosten und Geschwindigkeit der Modellausführung nach dem Training – oft nachrangig behandelt. Eine aktuelle Studie beleuchtet nun die kritische Bedeutung architektonischer Entscheidungen für die Inferenz-Effizienz und schlägt einen neuartigen Ansatz vor, um Genauigkeit und Effizienz gleichermaßen zu optimieren.

Die Herausforderung der Inferenz-Effizienz

Mit der zunehmenden Größe und Verbreitung von LLMs steigen auch die Anforderungen an ihre Inferenz-Effizienz. Ein Modell, das zwar hochpräzise ist, dessen Betrieb jedoch prohibitive Kosten verursacht oder zu lange Antwortzeiten aufweist, ist für viele praktische Anwendungen, insbesondere im B2B-Bereich, ungeeignet. Die traditionellen Skalierungsgesetze konzentrieren sich primär auf die Minimierung des Trainingsverlustes (Loss) in Abhängigkeit von Modellgröße und Trainingsdatenmenge. Sie berücksichtigen jedoch nicht explizit, wie verschiedene architektonische Gestaltungsmerkmale die Inferenzkosten beeinflussen.

Integration architektonischer Faktoren in Skalierungsgesetze

Die vorgestellte Forschungsarbeit erweitert das etablierte Chinchilla-Framework um eine "konditionale Skalierungsregel". Diese Regel integriert spezifische architektonische Faktoren, um deren Einfluss auf die Inferenzkosten und die Modellgenauigkeit zu quantifizieren. Im Fokus der Untersuchung standen drei zentrale Architekturelemente:

• Hidden Size (d_model): Die Dimension der internen Repräsentationen im Modell.
• MLP-zu-Attention-Verhältnis (r_mlp/attn): Das Verhältnis der Parameter, die auf Feed-Forward-Netzwerke (MLP) und auf den Attention-Mechanismus entfallen.
• Grouped-Query Attention (GQA): Eine spezielle Form des Attention-Mechanismus, der die Inferenz beschleunigen kann.

Die Autoren untersuchten systematisch, wie Variationen dieser Parameter sowohl die Inferenzkosten als auch den Pre-Training-Verlust beeinflussen. Durch die Festlegung der Anzahl der Schichten und die gezielte Variation dieser architektonischen Parameter konnten ihre individuellen Auswirkungen isoliert betrachtet werden.

Empirische Erkenntnisse und Modell-Optimierung

Für die empirische Validierung wurden über 200 Decoder-only Transformer-Modelle im LLaMA-3.2- und Qwen3-Stil trainiert. Diese Modelle umfassten Größen von 80 Millionen bis 8 Milliarden Parametern und wurden mit bis zu 100 Milliarden Tokens trainiert. Die Ergebnisse zeigten klare Zusammenhänge:

Inferenz-Effizienz

• Eine größere Hidden Size (d_model), ein höheres MLP-zu-Attention-Verhältnis (r_mlp/attn) und der Einsatz von GQA führten konsistent zu einer Verbesserung des Inferenz-Durchsatzes.
• Diese Verbesserungen werden teilweise auf eine Reduzierung der FLOPs (Floating Point Operations) und kleinere KV-Cache-Größen zurückgeführt. Beispielsweise reduzieren ein erhöhtes d_model oder ein höheres r_mlp/attn die Gesamt-FLOPs und verkleinern den KV-Cache, was zu geringeren E/A-Kosten führt. GQA trägt zusätzlich zur Beschleunigung bei, indem es die Größe der Key- und Value-Matrizen reduziert.

Genauigkeit (Trainingsverlust)

• Sowohl d_model (normalisiert durch die Anzahl der Nicht-Embedding-Parameter) als auch r_mlp/attn zeigten eine U-förmige Beziehung zum Trainingsverlust. Dies deutet auf eine optimale Parameterallokation hin, bei der Abweichungen in beide Richtungen die Modellleistung beeinträchtigen.
• Die Beziehung von GQA zum Verlust war hingegen stärker schwankend und inkonsistent, was eine direkte Modellierung innerhalb des Skalierungsgesetzes für die Genauigkeit erschwerte.

Das konditionale Skalierungsgesetz und der Suchrahmen

Die Studie schlägt zwei Kalibrierungsschemata für das konditionale Skalierungsgesetz vor: multiplikativ und additiv. Diese erweitern das ursprüngliche Chinchilla-Gesetz, das den Verlust auf Basis von Parametern (N) und Trainings-Tokens (D) vorhersagt, um die architektonischen Faktoren. Die U-förmigen Funktionen wurden gewählt, um die beobachteten Trends effektiv zu modellieren. Es wurde festgestellt, dass die Effekte von r_mlp/attn und d_model auf den Verlust trennbar sind.

Basierend auf diesem konditionalen Skalierungsgesetz wurde ein Suchrahmen entwickelt, um Architekturen zu identifizieren, die sowohl inferenz-effizient als auch genau sind. Dies geschieht durch die Lösung eines Optimierungsproblems, bei dem die Inferenz-Effizienz maximiert wird, unter der Bedingung, dass der Trainingsverlust einen maximal zulässigen Schwellenwert nicht überschreitet. Für GQA wurde aufgrund der komplexen Beziehung zum Verlust eine lokale Suche durchgeführt.

Praktische Ergebnisse: Panda und Surefire

Die Anwendung der angepassten Skalierungsgesetze und des Suchrahmens führte zur Entwicklung optimierter Architekturen namens "Panda" und "Surefire" für Modelle mit 1 Milliarde und 3 Milliarden Parametern. Die Ergebnisse waren signifikant:

• Panda-1B erzielte eine 2,1 % höhere durchschnittliche Genauigkeit als LLaMA-3.2-1B bei neun nachgelagerten Aufgaben.
• Panda-3B zeigte eine 0,6 % höhere durchschnittliche Genauigkeit als LLaMA-3.2-3B.
• Surefire-1B und Surefire-3B (Pareto-optimal für Effizienz und Genauigkeit unter einer Verlustbeschränkung, die LLaMA-3.2 entspricht) lieferten eine bis zu 42 % höhere Inferenz-Durchsatzrate, während sie gleichzeitig eine bessere Genauigkeit als LLaMA-3.2-1B bzw. LLaMA-3.2-3B beibehielten.

Eine Ablationsstudie zur Anpassung der Daten zeigte zudem, dass die Anpassung des Skalierungsgesetzes mit Daten von Modellen, die der Zielgröße näher sind, zu einer besseren Vorhersagegenauigkeit führt. Dies deutet auf eine Verschiebung der optimalen Koeffizienten über sehr unterschiedliche Skalen hin.

Implikationen für die Entwicklung von KI-Lösungen

Diese Forschung liefert einen detaillierten empirischen Einblick und einen robusten Rahmen für das Design von Large Language Models, die sowohl inferenz-effizient als auch präzise sind. Durch die Integration architektonischer Faktoren in die Skalierungsgesetze können erhebliche Verbesserungen gegenüber bestehenden Baselines erzielt werden. Für Unternehmen, die auf den Einsatz von LLMs angewiesen sind, bedeutet dies die Möglichkeit, Modelle zu entwickeln und zu implementieren, die nicht nur leistungsfähig sind, sondern auch wirtschaftlich und schnell im Betrieb. Dies ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu praktikableren und nachhaltigeren KI-Lösungen im B2B-Bereich.

Fazit

Die Studie verdeutlicht, dass die ausschließliche Konzentration auf die Skalierung von Parametern und Daten nicht ausreicht, um die Herausforderungen der LLM-Inferenz-Effizienz zu meistern. Durch die bewusste Gestaltung der Modellarchitektur und die Integration dieser Überlegungen in die Skalierungsgesetze können wir eine neue Generation von LLMs schaffen, die sowohl in Bezug auf Leistung als auch auf Ressourceneffizienz optimiert sind. Dies ebnet den Weg für eine breitere und effektivere Anwendung von KI in der Wirtschaft.

Bibliography

- "Scaling Laws Meet Model Architecture: Toward Inference-Efficient LLMs" (2022) - "Scaling Laws and Efficient Inference for Ternary Language Models" (2025) - "Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws" (2024) - "Scaling Laws for LLMs: From GPT-3 to o3 - Deep (Learning) Focus" (2025)