Čia yra 3 svarbiausios LLM glaudinimo strategijos, skirtos AI našumui padidinti

Šiuolaikinėje sparčiai besivystančioje skaitmeninėje aplinkoje įmonės, besiremiančios dirbtiniu intelektu, susiduria su naujais iššūkiais: delsa, atminties naudojimu ir skaičiavimo energijos sąnaudomis dirbtinio intelekto modeliui paleisti. Sparčiai tobulėjant dirbtiniam intelektui, šių naujovių modeliai tapo vis sudėtingesni ir reikalauja daug išteklių. Nors šie dideli modeliai pasiekė puikų našumą atliekant įvairias užduotis, juos dažnai lydi dideli skaičiavimo ir atminties reikalavimai.

Realaus laiko dirbtinio intelekto programoms, tokioms kaip grėsmių aptikimas, sukčiavimo aptikimas, biometrinis įlipimas į lėktuvą ir daugelis kitų, itin svarbu pateikti greitus ir tikslius rezultatus. Tikroji verslo motyvacija paspartinti dirbtinio intelekto diegimą kyla ne tik dėl to, kad sutaupoma infrastruktūros ir skaičiavimo sąnaudų, bet ir dėl didesnio veiklos efektyvumo, greitesnio reagavimo laiko ir sklandžios naudotojų patirties, o tai reiškia apčiuopiamus verslo rezultatus, pvz., didesnį klientų pasitenkinimą ir sumažintas laukimo laikas.

Akimirksniu į galvą ateina du sprendimai, kaip įveikti šiuos iššūkius, tačiau jie nėra be trūkumų. Vienas iš sprendimų yra mokyti mažesnius modelius, tikslumą ir našumą keičiant greičiu. Kitas sprendimas yra investuoti į geresnę aparatinę įrangą, pvz., GPU, kuri gali paleisti sudėtingus didelio našumo AI modelius per mažą delsą. Tačiau GPU paklausa gerokai viršija pasiūlą, todėl šis sprendimas greitai padidins išlaidas. Tai taip pat neišsprendžia naudojimo atvejo, kai AI modelį reikia paleisti kraštutiniuose įrenginiuose, pavyzdžiui, išmaniuosiuose telefonuose.

Įveskite modelio glaudinimo metodus: metodų rinkinys, skirtas sumažinti AI modelių dydį ir skaičiavimo poreikius, išlaikant jų našumą. Šiame straipsnyje išnagrinėsime kai kurias modelių glaudinimo strategijas, kurios padės kūrėjams diegti AI modelius net ir labiausiai apribotose aplinkose.

Kaip modelio suspaudimas padeda

Yra keletas priežasčių, kodėl mašininio mokymosi (ML) modeliai turėtų būti suglaudinti. Pirma, didesni modeliai dažnai užtikrina didesnį tikslumą, bet reikalauja didelių skaičiavimo išteklių prognozėms vykdyti. Daugelis naujausių modelių, tokių kaip didelių kalbų modeliai (LLM) ir gilieji neuroniniai tinklai, yra brangūs ir reikalauja daug atminties. Kadangi šie modeliai diegiami realaus laiko programose, pvz., rekomendacijų varikliuose ar grėsmių aptikimo sistemose, jų poreikis didelio našumo GPU arba debesų infrastruktūros didina išlaidas.

Antra, tam tikrų programų delsos reikalavimai padidina išlaidas. Daugelis AI programų remiasi realaus laiko arba mažos delsos prognozėmis, todėl reikalinga galinga aparatinė įranga, kad reakcijos laikas būtų trumpas. Kuo didesnė prognozių apimtis, tuo brangesnis tampa nuolatinis šių modelių valdymas.

Be to, dėl didžiulio išvadų užklausų skaičiaus vartotojams skirtose paslaugose gali padidėti išlaidos. Pavyzdžiui, oro uostuose, bankuose ar mažmeninės prekybos vietose diegiami sprendimai kasdien apims daugybę išvadų užklausų, o kiekvienai užklausai reikės skaičiavimo išteklių. Dėl šios veiklos apkrovos reikia kruopštaus delsos ir išlaidų valdymo, kad būtų užtikrinta, jog keičiant AI neišeikvotų išteklių.

Tačiau modelio glaudinimas nėra susijęs tik su sąnaudomis. Mažesni modeliai sunaudoja mažiau energijos, todėl pailgėja mobiliųjų įrenginių akumuliatoriaus veikimo laikas ir sumažėja energijos suvartojimas duomenų centruose. Tai ne tik sumažina veiklos sąnaudas, bet ir suderina DI plėtrą su aplinkos tvarumo tikslais, nes sumažina anglies dvideginio išmetimą. Sprendžiant šiuos iššūkius, modelių glaudinimo metodai atveria kelią praktiškesniems, ekonomiškesniems ir plačiai pritaikomiems AI sprendimams.

Aukščiausio modelio suspaudimo būdai

Suglaudinti modeliai gali atlikti prognozes greičiau ir efektyviau, todėl realiuoju laiku galima naudoti programas, kurios pagerina naudotojų patirtį įvairiose srityse – nuo ​​greitesnių saugumo patikrų oro uostuose iki tapatybės tikrinimo realiuoju laiku. Štai keletas dažniausiai naudojamų AI modelių suglaudinimo būdų.

Modelinis genėjimas

Modelio genėjimas yra metodas, kuris sumažina neuroninio tinklo dydį pašalindamas parametrus, turinčius nedidelį poveikį modelio išėjimui. Pašalinus perteklinius ar nereikšmingus svorius, modelio skaičiavimo sudėtingumas sumažėja, todėl išvados laikas yra greitesnis ir atminties naudojimas yra mažesnis. Rezultatas yra plonesnis modelis, kuris vis tiek veikia gerai, tačiau jo veikimui reikia mažiau išteklių. Verslui genėjimas yra ypač naudingas, nes gali sutrumpinti prognozavimo laiką ir sąnaudas neprarandant tikslumo. Apkarpytas modelis gali būti iš naujo apmokytas, kad būtų atkurtas prarastas tikslumas. Modelio genėjimas gali būti kartojamas, kol bus pasiektas reikiamas modelio našumas, dydis ir greitis. Tokie metodai kaip kartotinis genėjimas padeda efektyviai sumažinti modelio dydį išlaikant našumą.

Modelio kvantavimas

Kvantifikavimas yra dar vienas galingas ML modelių optimizavimo metodas. Tai sumažina skaičių, naudojamų modelio parametrams ir skaičiavimams pateikti, tikslumą, paprastai nuo 32 bitų slankiojo kablelio skaičių iki 8 bitų sveikųjų skaičių. Tai žymiai sumažina modelio atminties užimamą plotą ir pagreitina išvadų atlikimą, nes jis gali veikti naudojant ne tokią galingą aparatinę įrangą. Atminties ir greičio patobulinimai gali būti net 4 kartus. Aplinkose, kuriose skaičiavimo ištekliai yra riboti, pavyzdžiui, kraštiniuose įrenginiuose ar mobiliuosiuose telefonuose, kvantavimas leidžia įmonėms efektyviau diegti modelius. Tai taip pat sumažina AI paslaugų energijos sąnaudas, todėl sumažėja debesies arba aparatinės įrangos sąnaudos.

Paprastai kvantavimas atliekamas naudojant išmokytą AI modelį ir naudojamas kalibravimo duomenų rinkinys, kad sumažintų našumo praradimą. Tais atvejais, kai našumo praradimas vis dar yra daugiau nei priimtinas, tokie metodai kaip kvantavimo suvokimas gali padėti išlaikyti tikslumą, nes leidžia modeliui prisitaikyti prie šio suspaudimo paties mokymosi proceso metu. Be to, modelio kvantavimas gali būti taikomas po modelio genėjimo, dar labiau pagerinant delsą išlaikant našumą.

Žinių distiliavimas

Šis metodas apima mažesnio modelio (mokinio) mokymą, kad jis imituotų didesnio, sudėtingesnio modelio (mokytojo) elgesį. Šis procesas dažnai apima mokinio modelio mokymą tiek pagal pradinius mokymo duomenis, tiek apie minkštuosius mokytojo rezultatus (tikimybių skirstinius). Tai padeda perkelti ne tik galutinius sprendimus, bet ir niuansuotą didesnio modelio „protavimą“ į mažesnį.

Mokinio modelis išmoksta apytiksliai įvertinti mokytojo darbą, sutelkdamas dėmesį į svarbiausius duomenų aspektus, todėl gaunamas lengvas modelis, kuris išlaiko didžiąją dalį originalo tikslumo, tačiau reikalauja daug mažiau skaičiavimo. Įmonėms žinių distiliavimas leidžia diegti mažesnius, greitesnius modelius, kurie siūlo panašius rezultatus už nedidelę išvadų kainą. Tai ypač vertinga realaus laiko programose, kur greitis ir efektyvumas yra labai svarbūs.

Studento modelį galima dar labiau suspausti taikant genėjimo ir kvantavimo metodus, todėl gaunamas daug lengvesnis ir greitesnis modelis, kuris veikia panašiai kaip didesnis sudėtingas modelis.

Išvada

Kadangi įmonės siekia išplėsti savo dirbtinio intelekto operacijas, realaus laiko AI sprendimų įgyvendinimas tampa itin svarbiu rūpesčiu. Metodai, tokie kaip modelio genėjimas, kvantavimas ir žinių distiliavimas, pateikia praktinius šio iššūkio sprendimus optimizuojant modelius, kad būtų galima greičiau ir pigiau prognozuoti, neprarandant našumo. Taikydamos šias strategijas įmonės gali sumažinti savo priklausomybę nuo brangios techninės įrangos, plačiau diegti modelius savo paslaugose ir užtikrinti, kad dirbtinis intelektas išliktų ekonomiškai perspektyvi jų veiklos dalis. Kraštovaizdyje, kuriame veiklos efektyvumas gali paskatinti arba sugriauti įmonės gebėjimą diegti naujoves, ML išvadų optimizavimas nėra tik galimybė – tai būtinybė.

Chinmay Jog yra Pangiam vyresnysis mašinų mokymosi inžinierius.