La quantification de la LLM devient de plus en plus vitale dans le paysage de l’apprentissage automatique, en particulier car les modèles de langue importants (LLM) continuent de croître en taille et en complexité. À mesure que la demande d’applications d’IA plus efficaces augmente, la compréhension de la façon dont la quantification peut optimiser ces modèles est essentielle. En réduisant la précision des poids et des activations du modèle, la quantification LLM minimise non seulement la taille du modèle, mais augmente également la vitesse d’inférence, ce qui rend possible de déployer des modèles sophistiqués même dans des environnements limités comme les dispositifs de bord.
Qu’est-ce que la quantification LLM?
La quantification LLM fait référence au processus de compression de modèles de langue importants en réduisant la représentation de bit de leurs paramètres et activations. En convertissant les nombres à virgule flottante, qui nécessitent généralement 32 bits, en formats de précision inférieurs tels que 8 bits, il est possible de diminuer considérablement la taille du modèle. Cette technique maintient les performances globales du modèle tout en permettant des calculs plus rapides et une consommation de mémoire réduite.
Importance de la quantification LLM
L’importance de la quantification LLM ne peut pas être surestimée dans le paysage technologique d’aujourd’hui. Au fur et à mesure que les modèles de langage se développent en taille, les déployer dans des environnements liés aux ressources comme les smartphones ou les appareils IoT devient difficile. La quantification permet:
- Optimisation des ressources: Les modèles plus petits s’inscrivent dans les ressources de calcul et de mémoire limitées des périphériques Edge.
- Accessibilité améliorée: En réduisant les exigences matérielles, les applications AI avancées deviennent plus accessibles à un public plus large.
Cela signifie que les développeurs peuvent créer des applications efficaces sans sacrifier la qualité, améliorant les expériences des utilisateurs sur diverses plateformes.
Comment fonctionne la quantification LLM
Comprendre le fonctionnement de la quantification donne un aperçu de ses implications plus larges dans l’apprentissage automatique. L’objectif principal est de réduire la taille du modèle et d’améliorer l’efficacité de l’inférence.
Définition de la quantification dans l’apprentissage automatique
Dans le contexte de l’apprentissage automatique, la quantification implique la cartographie des représentations de haute précision, comme les nombres à virgule flottante, pour réduire les formats de précision. Ce processus vise à:
- Réduisez la taille du modèle et l’empreinte de la mémoire.
- Améliorer la vitesse d’inférence, bénéficiant aux applications en temps réel.
Aperçu des effets de quantification sur les performances du modèle
Bien que la quantification offre plusieurs avantages, il introduit des compromis. Une préoccupation notable est la baisse potentielle de la précision du modèle à mesure que la précision diminue. Par conséquent, une attention particulière est nécessaire pour équilibrer l’efficacité par rapport à la nécessité de maintenir la qualité des performances.
Types de méthodes de quantification
Différentes stratégies existent pour quantifier les grands modèles de langage, chacun avec son approche et ses avantages uniques. Ces méthodes peuvent être largement classées en quantification post-formation et en formation consciente de la quantification.
Quantification post-entraînement (PTQ)
PTQ fait référence à l’ajustement des poids du modèle une fois l’entraînement terminé. Cette approche rapide est applicable dans divers scénarios et comprend:
- Quantification du poids uniquement: Des techniques telles que LUT-GEMM et INT8 () se concentrent exclusivement sur la quantification des poids.
- Poids et quantification d’activation: Des méthodes telles que zéroquant et lisse sont considérées comme des poids et des activations pour une précision améliorée.
Formation de la quantification (QAT)
Le QAT intègre le processus de quantification pendant la formation du modèle. En simulant les effets de quantification, les modèles peuvent apprendre à s’adapter aux contraintes de précision dès le départ. Une approche innovante appelée LLM-QAT capitalise sur les résultats génératifs, améliorant l’efficacité des données de formation et améliorant les performances post-quantisation.
Paramètre Fine Tuning (PEFT)
Les techniques de PEFT sont conçues pour affiner davantage les performances du modèle tout en minimisant l’utilisation des ressources. Ceci est crucial pour l’optimisation des LLM après la quantification.
Techniques de PEFT
Plusieurs méthodes avancées relèvent du parapluie PEFT:
- PEQA: Cette approche de quantification et de réglage fin à double étape vise à maintenir les performances tout en optimisant la taille et la vitesse.
- Qlora: En introduisant des optimisateurs paginaires et en double quantification, Qlora améliore l’efficacité de la mémoire, en particulier avec de longues séquences d’entrée / sortie.
Applications de la quantification LLM
Les applications pratiques de la quantification LLM s’étendent à de nombreux domaines. Par exemple, le déploiement de LLMS sur les appareils Edge comme les smartphones et les gadgets IoT mènent à:
- Fonctionnalités améliorées dans la technologie quotidienne.
- Une portée plus large des capacités de l’IA avancées, contribuant à la démocratisation de l’IA.
En rendant les capacités de l’IA puissantes accessibles, la quantification joue un rôle central dans l’influence des tendances technologiques modernes.
