Уменьшение размера моделей искусственного интеллекта

•Большие модели ИИ требуют значительных объемов памяти и вычислительных ресурсов. •Обучение и эксплуатация таких моделей требуют больших вычислительных мощностей и энергопотребления. •Это ограничивает возможности проведения новых исследований и разработок. •Запуск больших моделей на потребительских устройствах невозможен. •Конечные пользователи и разработчики должны получать доступ к моделям через платные API-сервисы. •Это приводит к задержкам и бюджетным ограничениям. •Декомпозиция низкого ранга: разложение тензоров высокого ранга на меньшие. •Адаптация низкого ранга: метод для больших языковых моделей. •Обрезка: устранение связей с малыми значениями. •Дистилляция знаний: обучение меньшей сети на основе более крупной. •Квантование: снижение точности весов для уменьшения памяти и вычислительных затрат. •Квантование преобразует веса с плавающей запятой в целочисленные значения с меньшей точностью. •Это снижает требования к памяти и вычислительные затраты. •Квантование активаций также используется. •Квантование помогает снизить вычислительные затраты на операции свертки. •Использование 8-разрядных целых чисел вместо 32-разрядных чисел с плавающей запятой приводит к 16-кратному повышению производительности. •Квантованные модели, такие как BinaryBERT и BitNet, демонстрируют успешные результаты. •Логический вывод с квантованной моделью требует меньшей точности для некоторых частей потока данных. •Смещение обычно не квантуется, так как его количество меньше, чем количество весов. •Выходная мощность и результат активации остаются высокоточными. •Уменьшение размера моделей ИИ является активной областью исследований. •Квантование является наиболее успешным методом для уменьшения размеров моделей при сохранении точности. •В следующих статьях серии будут рассмотрены математические операции и процесс обучения квантованных моделей.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.