در اینجا 3 استراتژی مهم فشرده سازی LLM برای افزایش عملکرد هوش مصنوعی آورده شده است

در چشم‌انداز دیجیتالی پر سرعت امروز، شرکت‌هایی که به هوش مصنوعی متکی هستند با چالش‌های جدیدی روبرو هستند: تأخیر، استفاده از حافظه و هزینه‌های توان مح،اتی برای اجرای یک مدل هوش مصنوعی. با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، مدل‌هایی که از این نوآوری‌ها پشتیب، می‌کنند، به طور فزاینده‌ای پیچیده و نیازمند منابع هستند. در حالی که این مدل‌های بزرگ در کارهای مختلف عملکرد بسیار خوبی دارند، اغلب با نیازهای مح،اتی و حافظه قابل توجهی همراه هستند.

برای کاربردهای بی‌درنگ هوش مصنوعی مانند تشخیص تهدید، تشخیص تقلب، سوار شدن بیومتریک و بسیاری موارد دیگر، ارائه نتایج سریع و دقیق بسیار مهم است. انگیزه واقعی شرکت‌ها برای تسریع اجرای هوش مصنوعی نه تنها از صرفه‌جویی در هزینه‌های زیرساختی و مح،اتی ناشی می‌شود، بلکه از دستیابی به راندمان عملیاتی بالاتر، زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر، و تجربیات کاربر یکپارچه می‌آید که منجر به نتایج ملموس تجاری مانند بهبود رضایت مشتری و کاهش انتظار می‌شود. بارها

دو راه حل وجود دارد که بلافاصله برای غلبه بر این چالش ها به ذهن من می رسد، اما آنها خالی از اشکال نیستند. یک راه حل این است که مدل های کوچکتر را آموزش دهید، دقت معامله و عملکرد را برای سرعت انجام دهید. راه حل دیگر سرمایه گذاری روی سخت افزارهای بهتری مانند پردازنده های گرافیکی است که می توانند مدل های پیچیده هوش مصنوعی با کارایی بالا را با تاخیر کم اجرا کنند. با این حال، با توجه به اینکه تقاضای GPU بسیار بیشتر از عرضه است، این راه حل باعث افزایش سریع هزینه ها می شود. همچنین مورد استفاده که در آن مدل هوش مصنوعی باید بر روی دستگاه های پیشرفته مانند گوشی های هوشمند اجرا شود را حل نمی کند.

تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل را وارد کنید: مجموعه‌ای از تکنیک‌های طراحی شده برای کاهش اندازه و نیازهای مح،اتی مدل‌های هوش مصنوعی و در عین حال حفظ عملکرد آنها. در این مقاله، ما برخی از استراتژی‌های فشرده‌سازی مدل را بررسی می‌کنیم که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را حتی در محیط‌های محدود به منابع مستقر کنند.

فشرده سازی فرم چگونه کمک می کند؟

دلایل مختلفی وجود دارد که چرا مدل های یادگیری ماشین (ML) باید فشرده شوند. اولاً، مدل‌های بزرگ‌تر اغلب دقت بهتری ارائه می‌دهند، اما به منابع مح،اتی قابل توجهی برای اجرای پیش‌بینی‌ها نیاز دارند. بسیاری از مدل‌های مدرن، مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و شبکه‌های عصبی عمیق، از نظر مح،اتی گران و حافظه فشرده هستند. از آنجایی که این مدل‌ها در برنامه‌های بلادرنگ مانند موتورهای توصیه یا سیستم‌های تشخیص تهدید مستقر می‌شوند، نیاز آنها به پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا یا زیرساخت ابری هزینه‌ها را افزایش می‌دهد.

دوم، ا،امات تأخیر برنامه های خاص هزینه را افزایش می دهد. بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی به پیش‌بینی‌های زمان واقعی یا با تأخیر کم متکی هستند و برای پایین نگه داشتن زمان پاسخ به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارند. هر چه حجم پیش بینی بیشتر باشد، هزینه اجرای مداوم این مدل ها بیشتر است.

علاوه بر این، حجم عظیم درخواست‌های استنتاج در سرویس‌های مصرف‌کننده می‌تواند هزینه‌ها را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. به ،وان مثال، راه‌حل‌هایی که در فرودگاه‌ها، بانک‌ها یا مکان‌های ،ده‌فروشی مستقر می‌شوند، شامل تعداد زیادی درخواست استنتاج در روز هستند که هر درخواست منابع مح،اتی را مصرف می‌کند. این بار عملیاتی نیازمند زمان پاسخگویی و مدیریت دقیق هزینه است تا اطمینان حاصل شود که مقیاس‌بندی هوش مصنوعی منابع را تخلیه نمی‌کند.

با این حال، فشرده سازی مدل فقط مربوط به هزینه ها نیست. مدل‌های کوچک‌تر انرژی کمتری مصرف می‌کنند که به م،ای عمر باتری بیشتر در دستگاه‌های تلفن همراه و کاهش مصرف انرژی در مراکز داده است. این نه تنها هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد، بلکه توسعه هوش مصنوعی را با اه، پایداری زیست محیطی با کاهش انتشار کربن هماهنگ می کند. با پرداختن به این چالش‌ها، تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل راه را برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی کاربردی‌تر، مقرون‌به‌صرفه‌تر و به‌طور گسترده‌ای هموار می‌کنند.

تکنیک های فشرده سازی مدل برتر

مدل‌های فشرده‌شده می‌توانند پیش‌بینی‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر انجام دهند و برنامه‌های بی‌درنگ را فعال می‌کنند که تجربیات کاربر را در سراسر دامنه‌ها، از بررسی‌های امنیتی سریع‌تر در فرودگاه‌ها تا تأیید هویت هم‌زمان، بهبود می‌بخشند. در زیر چند تکنیک متداول برای فشرده سازی مدل های هوش مصنوعی آورده شده است.

کوتاه ، مدل

هرس مدل تکنیکی است که با حذف پارامترهایی که تأثیر کمی بر ،وجی مدل دارند، اندازه شبکه عصبی را کاهش می‌دهد. با حذف وزن‌های اضافی یا ناچیز، پیچیدگی مح،اتی مدل کاهش می‌یابد و در نتیجه زمان‌های استنتاج سریع‌تر و استفاده از حافظه کمتر می‌شود. نتیجه یک مدل کوچکتر است که هنوز عملکرد خوبی دارد اما برای اجرا به منابع کمتری نیاز دارد. برای شرکت ها، هرس به ویژه مفید است زیرا می تواند زمان و هزینه انجام پیش بینی ها را بدون از دست دادن مقدار زیادی از نظر دقت کاهش دهد. مدل کوتاه شده را می توان مجدداً آموزش داد تا هرگونه دقت از دست رفته را به دست آورد. هرس مدل را می توان به صورت مکرر انجام داد تا زم، که عملکرد، اندازه و سرعت مدل مورد نظر به دست آید. تکنیک هایی مانند هرس تکراری به کاهش موثر اندازه مدل و حفظ عملکرد کمک می کند.

کوانتیزاسیون مدل

کوانتیزه ، روش قدرتمند دیگری برای بهبود مدل های یادگیری ماشین است. دقت اعداد مورد استفاده برای نمایش پارامترها و مح،ات مدل را کاهش می دهد، معمولاً از اعداد ممیز شناور 32 بیتی به اعداد صحیح 8 بیتی. این به طور قابل توجهی ردپای حافظه مدل را کاهش می دهد و با فعال ، آن بر روی سخت افزار کمتر قدرتمند، استنتاج را سرعت می بخشد. بهبود حافظه و سرعت می تواند تا 4 برابر باشد. در محیط‌هایی که منابع مح،اتی محدود هستند، مانند پایانه‌ها یا تلفن‌های همراه، کوانتیزه‌سازی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا مدل‌ها را به طور کارآمدتر استقرار کنند. همچنین مصرف انرژی در حال اجرا خدمات هوش مصنوعی را کاهش می دهد که منجر به کاهش هزینه های ابری یا سخت افزاری می شود.

به طور معمول، کمی سازی بر روی یک مدل هوش مصنوعی آموزش دیده انجام می شود و از یک مجموعه داده کالیبراسیون برای به حداقل رساندن کاهش عملکرد استفاده می کند. در مواردی که کاهش عملکرد هنوز بیش از حد قابل قبول است، تکنیک‌هایی مانند آموزش آگاهی از کوانتیزاسیون می‌توانند با اجازه دادن به مدل برای سازگاری با این فشار در طول فرآیند یادگیری، به حفظ دقت کمک کنند. علاوه بر این، کوانتیزه ، مدل را می توان پس از هرس مدل اعمال کرد، و ضمن حفظ عملکرد، تاخیر را بیشتر بهبود بخشید.

تقطیر دانش

این تکنیک شامل آموزش یک مدل کوچکتر (دانش آموز) برای تقلید از رفتار یک مدل بزرگتر و پیچیده تر (معلم) است. این فرآیند اغلب شامل آموزش مدل دانش آموز بر روی داده های آموزشی اصلی و ،وجی های هموار (توزیع احتمال) معلم است. این نه تنها به انتقال تصمیمات نهایی کمک می کند، بلکه به انتقال “منطق” دقیق مدل بزرگتر به مدل کوچکتر نیز کمک می کند.

مدل دانش‌آموز یاد می‌گیرد که با تمرکز بر جنبه‌های مهم داده‌ها، عملکرد معلم را تقریبی کند و در نتیجه مدلی سبک وزن ایجاد می‌کند که دقت اصلی را حفظ می‌کند، اما نیازهای مح،اتی بسیار پایین‌تری دارد. برای شرکت‌ها، تقطیر دانش امکان استقرار مدل‌های کوچک‌تر و سریع‌تر را فراهم می‌کند که نتایج مشابهی را با ،ری از هزینه استنتاج ارائه می‌کنند. آنها به ویژه در برنامه های بلادرنگ که سرعت و کارایی بسیار مهم هستند، ارزشمند هستند.

مدل دانش‌آموز را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های هرس و کوانتیزاسیون فشرده‌تر کرد و در نتیجه مدلی بسیار سبک‌تر و سریع‌تر ایجاد کرد که عملکردی مشابه یک مدل پیچیده بزرگ‌تر دارد.

نتیجه گیری

از آنجایی که شرکت‌ها به دنبال مقیاس‌بندی عملیات هوش مصنوعی خود هستند، پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در زمان واقعی به یک نگر، حیاتی تبدیل می‌شود. تکنیک هایی مانند هرس مدل، کمی سازی و تقطیر شناختی راه حل های عملی برای این چالش با بهبود مدل ها برای پیش بینی های سریع تر و ارزان تر بدون کاهش قابل توجه در عملکرد ارائه می کنند. با اتخاذ این استراتژی‌ها، شرکت‌ها می‌توانند اتکای خود را به سخت‌افزار گران قیمت کاهش دهند، مدل‌ها را به‌طور گسترده‌تر در سراسر خدمات خود مستقر کنند و اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی بخشی مقرون‌به‌صرفه از فعالیت‌هایشان باقی می‌ماند. در محیطی که کارایی عملیاتی می‌تواند توانایی شرکت برای نوآوری را ایجاد کند یا از بین ببرد، بهبود استنتاج یادگیری ماشین فقط یک گزینه نیست، بلکه یک ضرورت است.

Chinmay Jog یک مهندس ارشد یادگیری ماشین در Pangiam است.