Hier zijn 3 cruciale LLM-compressiestrategieën om de AI-prestaties te verbeteren

In het snelle digitale landschap van vandaag worden bedrijven die afhankelijk zijn van AI geconfronteerd met nieuwe uitdagingen: latentie, geheugengebruik en rekenkrachtkosten om een ​​netwerk te runnen. AI-model. Naarmate AI zich snel ontwikkelt, zijn de modellen die deze innovaties aandrijven steeds complexer en intensiever geworden. Hoewel deze grote modellen opmerkelijke prestaties hebben geleverd bij verschillende taken, gaan ze vaak gepaard met aanzienlijke reken- en geheugenvereisten.

Voor real-time AI-toepassingen zoals detectie van bedreigingen, detectie van fraude, biometrisch vliegtuig instappen en vele anderen wordt het leveren van snelle, nauwkeurige resultaten van cruciaal belang. De echte motivatie voor bedrijven om AI-implementaties te versnellen komt niet alleen voort uit het simpelweg besparen infrastructuur- en computerkostenmaar ook door het bereiken van een hogere operationele efficiëntie, snellere responstijden en naadloze gebruikerservaringen, wat zich vertaalt in tastbare bedrijfsresultaten zoals verbeterde klanttevredenheid en kortere wachttijden.

Er komen meteen twee oplossingen in me op om deze uitdagingen het hoofd te bieden, maar ze zijn niet zonder nadelen. Eén oplossing is om kleinere modellen te trainen, waarbij nauwkeurigheid en prestaties worden ingeruild voor snelheid. De andere oplossing is om te investeren in betere hardware zoals GPU's, die complexe, goed presterende AI-modellen met een lage latentie kunnen uitvoeren. Omdat de vraag naar GPU's echter veel groter is dan het aanbod, zal deze oplossing de kosten snel opdrijven. Het lost ook niet het gebruiksscenario op waarbij de AI-model moet worden uitgevoerd op edge-apparaten zoals smartphones.

Voer modelcompressietechnieken in: een reeks methoden die zijn ontworpen om de omvang en de rekenvereisten van AI-modellen te verminderen met behoud van hun prestaties. In dit artikel zullen we enkele modelcompressiestrategieën onderzoeken die ontwikkelaars zullen helpen AI-modellen te implementeren, zelfs in omgevingen met de meeste middelen.

Hoe modelcompressie helpt

Er zijn verschillende redenen waarom machine learning-modellen (ML) moeten worden gecomprimeerd. Ten eerste bieden grotere modellen vaak een betere nauwkeurigheid, maar vereisen ze aanzienlijke rekencapaciteit om voorspellingen uit te voeren. Veel state-of-the-art modellen, zoals grote taalmodellen (LLM's) en diepe neurale netwerken zijn zowel computationeel duur als geheugenintensief. Omdat deze modellen worden ingezet in realtime applicaties, zoals aanbevelingsengines of systemen voor bedreigingsdetectie, drijft hun behoefte aan krachtige GPU's of cloudinfrastructuur de kosten op.

Ten tweede verhogen de latentievereisten voor bepaalde toepassingen de kosten. Veel AI-toepassingen zijn afhankelijk van voorspellingen in realtime of met lage latentie, waardoor krachtige hardware nodig is om de responstijden laag te houden. Hoe groter het volume aan voorspellingen, hoe duurder het wordt om deze modellen continu te laten draaien.

Bovendien kan het enorme aantal gevolgtrekkingsverzoeken bij consumentengerichte diensten ervoor zorgen dat de kosten omhoog schieten. Oplossingen die op luchthavens, banken of winkellocaties worden ingezet, zullen bijvoorbeeld dagelijks een groot aantal gevolgtrekkingsverzoeken met zich meebrengen, waarbij elk verzoek computerbronnen verbruikt. Deze operationele belasting vereist zorgvuldig latentie- en kostenbeheer om ervoor te zorgen dat het opschalen van AI geen middelen uitput.

Modelcompressie gaat echter niet alleen over kosten. Kleinere modellen verbruiken minder energie, wat zich vertaalt in een langere levensduur van de batterij in mobiele apparaten en een lager energieverbruik in datacenters. Dit verlaagt niet alleen de operationele kosten, maar brengt ook de ontwikkeling van AI in lijn met doelstellingen op het gebied van ecologische duurzaamheid door de CO2-uitstoot te verlagen. Door deze uitdagingen aan te pakken, maken modelcompressietechnieken de weg vrij voor meer praktische, kosteneffectieve en breed inzetbare AI-oplossingen.

Compressietechnieken van topmodellen

Gecomprimeerde modellen kunnen voorspellingen sneller en efficiënter uitvoeren, waardoor realtime toepassingen mogelijk worden die de gebruikerservaring in verschillende domeinen verbeteren, van snellere veiligheidscontroles op luchthavens tot realtime identiteitsverificatie. Hier zijn enkele veelgebruikte technieken om AI-modellen te comprimeren.

Model snoeien

Model prNing is een techniek die de omvang van een neuraal netwerk verkleint door parameters te verwijderen die weinig invloed hebben op de output van het model. Door overtollige of onbeduidende gewichten te elimineren, wordt de rekencomplexiteit van het model verminderd, wat leidt tot snellere inferentietijden en een lager geheugengebruik. Het resultaat is een slanker model dat nog steeds goed presteert, maar minder middelen vereist. Voor bedrijven is snoeien vooral nuttig omdat het zowel de tijd als de kosten van het maken van voorspellingen kan verminderen, zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid. Een gesnoeid model kan opnieuw worden getraind om eventuele verloren nauwkeurigheid te herstellen. Het snoeien van modellen kan iteratief worden uitgevoerd, totdat de vereiste modelprestaties, -grootte en -snelheid zijn bereikt. Technieken zoals iteratief snoeien helpen bij het effectief verkleinen van de modelgrootte met behoud van de prestaties.

Modelkwantisering

Kwantisering is een andere krachtige methode voor het optimaliseren van ML-modellen. Het vermindert de nauwkeurigheid van de getallen die worden gebruikt om de parameters en berekeningen van een model weer te geven, doorgaans van 32-bits drijvende-kommagetallen naar 8-bits gehele getallen. Dit verkleint de geheugenvoetafdruk van het model aanzienlijk en versnelt de gevolgtrekking doordat het op minder krachtige hardware kan draaien. De geheugen- en snelheidsverbeteringen kunnen zo groot zijn als 4x. In omgevingen waar de computerbronnen beperkt zijn, zoals edge-apparaten of mobiele telefoons, stelt kwantisering bedrijven in staat modellen efficiënter in te zetten. Het verlaagt ook het energieverbruik van het uitvoeren van AI-services, wat zich vertaalt in lagere cloud- of hardwarekosten.

Meestal wordt kwantisering uitgevoerd op een getraind AI-model en wordt gebruik gemaakt van een kalibratiegegevensset om prestatieverlies te minimaliseren. In gevallen waarin het prestatieverlies nog steeds meer dan acceptabel is, kunnen technieken zoals kwantiseringsbewuste training kan helpen de nauwkeurigheid te behouden door het model zich tijdens het leerproces zelf aan deze compressie te laten aanpassen. Bovendien kan modelkwantisering worden toegepast na het snoeien van het model, waardoor de latentie verder wordt verbeterd terwijl de prestaties behouden blijven.

Kennisdistillatie

Dit techniek omvat het trainen van een kleiner model (de leerling) om het gedrag van een groter, complexer model (de leraar) na te bootsen. Dit proces omvat vaak het trainen van het leerlingmodel op basis van zowel de originele trainingsgegevens als de zachte resultaten (kansverdelingen) van de leraar. Dit helpt niet alleen de uiteindelijke beslissingen over te dragen, maar ook de genuanceerde ‘redenering’ van het grotere model naar het kleinere.

Het leerlingmodel leert de prestaties van de leraar te benaderen door zich te concentreren op kritische aspecten van de gegevens, wat resulteert in een lichtgewicht model dat veel van de nauwkeurigheid van het origineel behoudt, maar met veel minder rekenvereisten. Voor bedrijven maakt kennisdestillatie de inzet mogelijk van kleinere, snellere modellen die vergelijkbare resultaten bieden tegen een fractie van de gevolgtrekkingskosten. Het is vooral waardevol in realtime toepassingen waarbij snelheid en efficiëntie van cruciaal belang zijn.

Een studentenmodel kan verder worden gecomprimeerd door snoei- en kwantiseringstechnieken toe te passen, wat resulteert in een veel lichter en sneller model, dat vergelijkbaar presteert als een groter complex model.

Conclusie

Nu bedrijven hun AI-activiteiten willen opschalen, wordt de implementatie van realtime AI-oplossingen een cruciaal punt van zorg. Technieken als modelpruning, kwantisering en kennisdistillatie bieden praktische oplossingen voor deze uitdaging door modellen te optimaliseren voor snellere, goedkopere voorspellingen zonder groot prestatieverlies. Door deze strategieën toe te passen kunnen bedrijven hun afhankelijkheid van dure hardware verminderen, modellen breder inzetten in hun diensten en ervoor zorgen dat AI een economisch levensvatbaar onderdeel van hun activiteiten blijft. In een landschap waar operationele efficiëntie het innovatievermogen van een bedrijf kan maken of breken, is het optimaliseren van ML-inferentie niet alleen een optie, maar een noodzaak.

Chinmay Jog is een senior machine learning-ingenieur bij Pangiam.