Вот три критически важных стратегии сжатия LLM для повышения производительности ИИ

По мере быстрого развития ИИ модели, на которых основаны эти инновации, становятся все более сложными и ресурсоемкими. Хотя эти большие модели достигли замечательной производительности при выполнении различных задач, они часто сопровождаются значительными требованиями к вычислениям и памяти.

Для приложений ИИ в реальном времени, таких как обнаружение угроз, обнаружение мошенничества, биометрическая посадка на самолет и многих других, предоставление быстрых и точных результатов становится первостепенным. Реальная мотивация для предприятий ускорить внедрение ИИ исходит не только из простой экономии на инфраструктуре и вычислительных затратах, но и из достижения более высокой операционной эффективности, более быстрого времени отклика и бесперебойного пользовательского опыта, что приводит к ощутимым бизнес-результатам, таким как повышение удовлетворенности клиентов и сокращение времени ожидания.На ум сразу приходят два решения для преодоления этих трудностей, но они не лишены недостатков. Одно из них — обучать модели меньшего размера, жертвуя точностью и производительностью ради скорости. Другое решение — инвестировать в лучшее оборудование, например, графические процессоры, которые могут запускать сложные высокопроизводительные модели ИИ с низкой задержкой. Однако, поскольку спрос на графические процессоры значительно превышает предложение, это решение быстро приведет к росту затрат. Оно также не решает проблему использования, когда модель ИИ необходимо запускать на периферийных устройствах, таких как смартфоны.

Введите методы сжатия моделей: набор методов, разработанных для уменьшения размера и вычислительных требований моделей ИИ при сохранении их производительности. В этой статье мы рассмотрим некоторые стратегии сжатия моделей, которые помогут разработчикам развертывать модели ИИ даже в самых ограниченных по ресурсам средах.

Как помогает сжатие моделей

Существует несколько причин, по которым следует сжимать модели машинного обучения (МО). Во-первых, более крупные модели часто обеспечивают лучшую точность, но требуют значительных вычислительных ресурсов для выполнения прогнозов. Многие современные модели, такие как большие языковые модели (LLM) и глубокие нейронные сети, являются как вычислительно затратными, так и требуют большого объема памяти. Поскольку эти модели развертываются в приложениях реального времени, таких как рекомендательные системы или системы обнаружения угроз, их потребность в высокопроизводительных графических процессорах или облачной инфраструктуре приводит к увеличению расходов.

Во-вторых, требования к задержке для некоторых приложений увеличивают расходы. Многие приложения ИИ полагаются на прогнозы в реальном времени или с малой задержкой, что требует мощного оборудования для поддержания низкого времени отклика. Чем больше объем прогнозов, тем дороже становится непрерывный запуск этих моделей.

Кроме того, огромный объем запросов на вывод в потребительских сервисах может привести к резкому росту расходов. Например, решения, развертываемые в аэропортах, банках или розничных точках, будут включать большое количество запросов на вывод ежедневно, причем каждый запрос будет потреблять вычислительные ресурсы. Эта операционная нагрузка требует тщательного управления задержкой и затратами, чтобы гарантировать, что масштабирование ИИ не истощает ресурсы.

Однако сжатие модели — это не только расходы. Меньшие модели потребляют меньше энергии, что приводит к увеличению срока службы батареи в мобильных устройствах и снижению энергопотребления в центрах обработки данных. Это не только сокращает эксплуатационные расходы, но и согласовывает разработку ИИ с целями экологической устойчивости за счет снижения выбросов углерода. Решая эти проблемы, методы сжатия моделей прокладывают путь для более практичных, экономически эффективных и широко развертываемых решений ИИ.

Лучшие методы сжатия моделей

Сжатые модели могут выполнять прогнозы быстрее и эффективнее, позволяя приложениям в реальном времени улучшать пользовательский опыт в различных областях, от более быстрых проверок безопасности в аэропортах до проверки личности в реальном времени. Вот некоторые часто используемые методы сжатия моделей ИИ.

Отсечение модели

Отсечение модели — это метод, который уменьшает размер нейронной сети путем удаления параметров, которые мало влияют на выходные данные модели. За счет устранения избыточных или незначительных весов вычислительная сложность модели уменьшается, что приводит к более быстрому времени вывода и меньшему использованию памяти. Результатом является более компактная модель, которая по-прежнему хорошо работает, но требует меньше ресурсов для запуска. Для предприятий обрезка особенно полезна, поскольку она может сократить как время, так и стоимость прогнозирования, не жертвуя при этом точностью. Обрезанную модель можно переобучить, чтобы восстановить утраченную точность. Обрезку модели можно выполнять итеративно, пока не будут достигнуты требуемые производительность, размер и скорость модели. Такие методы, как итеративное обрезка, помогают эффективно уменьшить размер модели, сохраняя производительность.