Optimierung von Compiler-Optimierungen durch Rückmeldung von Großen Sprachmodellen

Centrala begrepp

Wir stellen ein neuartiges Paradigma für die Compiler-Optimierung vor, das von Großen Sprachmodellen mit Compiler-Rückmeldung angetrieben wird, um die Codemenge von LLVM-Assemblys zu optimieren.

Sammanfattning

In dieser Arbeit führen wir ein neuartiges Paradigma für die Compiler-Optimierung ein, das von Großen Sprachmodellen mit Compiler-Rückmeldung angetrieben wird, um die Codemenge von LLVM-Assemblys zu optimieren.
Das Modell nimmt nicht optimierten LLVM-IR als Eingabe und erzeugt optimierten IR, die besten Optimierungsschritte und Befehlszählungen für nicht optimierten und optimierten IR. Dann kompilieren wir die Eingabe mit den generierten Optimierungsschritten und evaluieren, ob die vorhergesagte Befehlszählung korrekt ist, der generierte IR kompilierbar ist und dem kompilierten Code entspricht. Wir geben diese Rückmeldung an das Große Sprachmodell zurück und geben ihm eine weitere Chance, den Code zu optimieren.
Dieser Ansatz fügt dem ursprünglichen Modell zusätzlich 0,53% Verbesserung gegenüber -Oz hinzu. Obwohl das Hinzufügen von mehr Informationen mit Rückmeldung intuitiv erscheint, erreichen einfache Sampling-Techniken bei 10 oder mehr Samples eine viel höhere Leistung.

Statistik

Die Verwendung von Sampling ist eine irreersetzbare Technik, um eine hohe Leistung zu erzielen, und es muss mehr Forschung in diesem Bereich betrieben werden.

Citat

"Wir stellen ein neuartiges Paradigma für die Compiler-Optimierung vor, das von Großen Sprachmodellen mit Compiler-Rückmeldung angetrieben wird, um die Codemenge von LLVM-Assemblys zu optimieren."
"Obwohl das Hinzufügen von mehr Informationen mit Rückmeldung intuitiv erscheint, erreichen einfache Sampling-Techniken bei 10 oder mehr Samples eine viel höhere Leistung."

Viktiga insikter från

Compiler generated feedback for Large Language Models

by Dejan Grubis... på arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14714.pdf

Djupare frågor

Wie könnte man die Sampling-Strategie des Originalmodells weiter verbessern, um die Leistung noch weiter zu steigern?

Um die Sampling-Strategie des Originalmodells zu verbessern und die Leistung weiter zu steigern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Verbesserung der Diversität: Durch die Implementierung von Techniken wie Beam Search oder Top-k-Sampling könnte die Diversität der generierten Lösungen erhöht werden. Dies würde dazu beitragen, dass das Modell eine breitere Palette von potenziell guten Lösungen erkundet und somit die Wahrscheinlichkeit steigt, qualitativ hochwertige Optimierungen zu finden.

Temperaturanpassung: Die Anpassung der Temperatur beim Sampling könnte dazu beitragen, dass das Modell konservativer oder risikofreudiger in seinen Entscheidungen wird. Durch Experimente mit verschiedenen Temperatureinstellungen könnte die optimale Einstellung gefunden werden, um die Leistung des Modells zu maximieren.

Hybride Ansätze: Die Kombination verschiedener Sampling-Strategien, wie z.B. eine Mischung aus deterministischem und stochastischem Sampling, könnte die Effizienz des Modells steigern. Indem das Modell verschiedene Sampling-Techniken kombiniert, könnte es eine ausgewogenere und effektivere Lösungsstrategie entwickeln.

Durch die Implementierung dieser Verbesserungen könnte das Originalmodell seine Sampling-Strategie optimieren und die Leistungsfähigkeit bei der Compiler-Optimierung weiter steigern.

Welche anderen Anwendungsfälle für Große Sprachmodelle in der Compiler-Optimierung könnten erforscht werden?

Abgesehen von der Optimierung von Compiler-Code durch Große Sprachmodelle gibt es noch weitere potenzielle Anwendungsfälle, die erforscht werden könnten:

Fehlererkennung und -behebung: Große Sprachmodelle könnten eingesetzt werden, um Fehler im Compiler-Code zu erkennen und automatisch zu beheben. Indem das Modell potenzielle Fehler identifiziert und Lösungsvorschläge generiert, könnte die Effizienz und Zuverlässigkeit von Compilern verbessert werden.

Optimierung von Compiler-Algorithmen: Große Sprachmodelle könnten dazu verwendet werden, um Compiler-Algorithmen zu optimieren und die Leistung von Compilern zu steigern. Durch die Analyse von Compiler-Operationen und -Strukturen könnten die Modelle verbesserte Algorithmen vorschlagen, um die Codegenerierung und -optimierung zu optimieren.

Automatisierte Parallelisierung: Durch den Einsatz von Großen Sprachmodellen könnten Compiler automatisiert parallelisierten Code generieren. Indem das Modell die Codebasis analysiert und geeignete Stellen für Parallelisierung identifiziert, könnte die Effizienz von Programmen durch die Nutzung von Multi-Core-Systemen verbessert werden.

Die Erforschung dieser Anwendungsfälle könnte dazu beitragen, die Möglichkeiten von Großen Sprachmodellen in der Compiler-Optimierung weiter auszuschöpfen und die Effizienz von Compiler-Tools zu steigern.

Wie könnte man die Rückmeldung des Compilers so gestalten, dass das Große Sprachmodell die Generierung von inkonsistenten Lösungen besser lernt zu vermeiden?

Um die Rückmeldung des Compilers so zu gestalten, dass das Große Sprachmodell die Generierung von inkonsistenten Lösungen besser vermeiden lernt, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Detaillierte Fehleranalyse: Der Compiler könnte detaillierte Rückmeldungen über die generierten Lösungen bereitstellen, einschließlich spezifischer Fehlermeldungen und Hinweise auf inkonsistente oder fehlerhafte Teile des Codes. Durch die Bereitstellung von klaren und präzisen Rückmeldungen könnte das Sprachmodell besser verstehen, welche Aspekte seiner Generierung verbessert werden müssen.

Feedback-Schleifen: Durch die Implementierung von Feedback-Schleifen könnte das Sprachmodell die Möglichkeit erhalten, aus seinen Fehlern zu lernen und inkonsistente Lösungen zu korrigieren. Indem das Modell kontinuierlich Feedback vom Compiler erhält und seine Generierung entsprechend anpasst, könnte es seine Fähigkeit verbessern, konsistente und korrekte Lösungen zu erzeugen.

Evaluierung von Generierungen: Der Compiler könnte die generierten Lösungen anhand bestimmter Kriterien evaluieren und dem Sprachmodell Rückmeldungen über die Qualität und Konsistenz der Generierung geben. Durch die Bereitstellung von Metriken und Bewertungen könnte das Modell besser verstehen, welche Aspekte seiner Generierung verbessert werden müssen, um konsistente Ergebnisse zu erzielen.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen könnte die Rückmeldung des Compilers so gestaltet werden, dass das Große Sprachmodell inkonsistente Lösungen besser erkennt und korrigiert, was zu einer verbesserten Leistung und Konsistenz bei der Codegenerierung führen würde.