Zrozumienie kwantyzacji modelu w modelach wielkojęzycznych

W dzisiejszym świecie wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stało się niezbędne w rozwiązywaniu problemów świata rzeczywistego. Modele takie jak duże modele językowe lub modele wizyjne przyciągają uwagę ze względu na ich niezwykłą wydajność i użyteczność. Jeśli te modele działają w chmurze lub na dużym urządzeniu, nie stanowi to problemu. Jednak ich rozmiar i wymagania obliczeniowe stanowią poważne wyzwanie podczas wdrażania tych modeli na urządzeniach brzegowych lub w zastosowaniach czasu rzeczywistego.

Urządzenia takie jak urządzenia brzegowe, które nazywamy smartwatchami lub Fitbitami, mają ograniczone zasoby, a kwantyzacja to proces przekształcania dużych modeli w taki sposób, aby można je było łatwo wdrożyć na dowolnym małym urządzeniu.

Wraz z postępem w A.I. technologii złożoność modelu rośnie wykładniczo. Uwzględnienie tych wyrafinowanych modeli na małych urządzeniach, takich jak smartfony, urządzenia IoT i serwery brzegowe, stanowi poważne wyzwanie. Jednak kwantyzacja to technika, która zmniejsza rozmiar modeli uczenia maszynowego i wymagania obliczeniowe bez znaczącego pogarszania ich wydajności. Kwantyzacja okazała się przydatna w zwiększaniu pamięci dużych modeli językowych i wydajności obliczeniowej (LLM). Dzięki temu te potężne modele są bardziej praktyczne i dostępne w codziennym użytkowaniu.

Kwantyzacja modelu polega na przekształcaniu parametrów sieci neuronowej, takich jak wagi i aktywacje, z reprezentacji o wysokiej precyzji (np. 32-bitowej wartości zmiennoprzecinkowej) do formatów o niższej precyzji (np. 8-bitowej liczby całkowitej). To zmniejszenie precyzji może prowadzić do znacznych korzyści, w tym mniejszego zużycia pamięci, szybszego czasu wnioskowania i mniejszego zużycia energii.

Co to jest kwantyzacja modelu?

Kwantyzacja to technika zmniejszająca precyzję parametrów modelu, zmniejszając w ten sposób liczbę bitów potrzebnych do przechowywania każdego parametru. Rozważmy na przykład parametr o wartości precyzji 32-bitowej wynoszącej 7,892345678. Wartość tę można w przybliżeniu przyjąć jako liczbę całkowitą 8, stosując precyzję 8-bitową. Proces ten znacznie zmniejsza rozmiar modelu, umożliwiając szybsze wykonanie na urządzeniach z ograniczoną pamięcią.

Oprócz zmniejszenia zużycia pamięci i poprawy wydajności obliczeniowej, kwantyzacja może również obniżyć zużycie energii, co ma kluczowe znaczenie w przypadku urządzeń zasilanych bateryjnie. Kwantyzacja prowadzi również do szybszego wnioskowania poprzez zmniejszenie precyzji parametrów modelu; kwantyzacja zmniejsza ilość pamięci wymaganej do przechowywania i dostępu do tych parametrów.

Istnieją różne rodzaje kwantyzacji, w tym kwantyzacja jednolita i niejednorodna, a także kwantyzacja potreningowa i trening uwzględniający kwantyzację. Każda metoda ma swój własny zestaw kompromisów między rozmiarem modelu, szybkością i dokładnością, dzięki czemu kwantyzacja jest wszechstronnym i niezbędnym narzędziem do wdrażania wydajnych modeli sztucznej inteligencji na szerokiej gamie platform sprzętowych.

Różne techniki kwantyzacji modelu

Kwantyzacja modelu obejmuje różne techniki mające na celu zmniejszenie rozmiaru parametrów modelu przy jednoczesnym zachowaniu wydajności. Oto kilka typowych technik:

Kwantyzacja potreningowa

Kwantyzacja potreningowa (PTQ) jest stosowana po pełnym przeszkoleniu modelu. PTQ może zmniejszyć dokładność modelu, ponieważ niektóre szczegółowe informacje zawarte w oryginalnych wartościach zmiennoprzecinkowych mogą zostać utracone podczas kompresji modelu.

Utrata dokładności: podczas kompresji modelu przez PTQ może nastąpić utrata niektórych ważnych szczegółów, co może zmniejszyć dokładność modelu.
Balansowanie: aby znaleźć właściwą równowagę pomiędzy zmniejszeniem rozmiaru modelu i utrzymaniem jego wysokiej dokładności, konieczne jest dokładne dostrojenie i ocena. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach, w których dokładność jest bardzo krytyczna.

Krótko mówiąc, PTQ może zmniejszyć model, ale może również zmniejszyć jego dokładność, dlatego wymaga starannej kalibracji w celu utrzymania wydajności.

Jest to proste i szeroko stosowane podejście, oferujące kilka podmetod:

Kwantyzacja statyczna: konwertuje wagi i aktywacje modelu na niższą precyzję. Dane kalibracyjne służą do określenia zakresu wartości aktywacji, co pomaga w ich odpowiednim skalowaniu.
Kwantyzacja dynamiczna: kwantyzacji poddawane są tylko wagi, podczas gdy aktywacje zachowują większą precyzję podczas wnioskowania. Aktywacje są kwantowane dynamicznie w oparciu o ich zakres obserwowany w czasie działania.

Szkolenie uwzględniające kwantyzację

Trening uwzględniający kwantyzację (QAT) integruje kwantyzację z samym procesem szkolenia. Model jest szkolony za pomocą kwantyzacji symulowanej w przebiegu do przodu, dzięki czemu model może nauczyć się dostosowywać do zmniejszonej precyzji. Często skutkuje to wyższą dokładnością w porównaniu z kwantyzacją po treningu, ponieważ model może lepiej kompensować błędy kwantyzacji. QAT polega na dodaniu dodatkowych kroków podczas uczenia, aby naśladować działanie modelu po skompresowaniu. Oznacza to ulepszenie modelu, aby dokładnie obsługiwał tę mimikrę. Te dodatkowe kroki i dostosowania sprawiają, że proces uczenia jest bardziej wymagający obliczeniowo. Wymaga to więcej czasu i mocy obliczeniowej. Po przeszkoleniu model wymaga dokładnych testów i dostrojenia, aby nie utracił dokładności. Zwiększa to złożoność całego procesu szkoleniowego.

Jednolita kwantyzacja

W kwantyzacji jednolitej zakres wartości jest dzielony na równomiernie rozmieszczone przedziały. Jest to najprostsza forma kwantyzacji, często stosowana zarówno do wag, jak i aktywacji.

Niejednorodna kwantyzacja

Niejednorodna kwantyzacja przydziela różne rozmiary przedziałom, często przy użyciu metod takich jak logarytmiczne lub grupowanie k-średnich w celu określenia przedziałów. To podejście może być bardziej skuteczne w przypadku parametrów o nierównomiernym rozkładzie, potencjalnie pozwalając zachować więcej informacji w krytycznych zakresach.

Dzielenie się wagą

Podział wag polega na grupowaniu podobnych wag i dzieleniu między nimi tej samej skwantowanej wartości. Technika ta zmniejsza liczbę unikalnych ciężarów, co prowadzi do dalszej kompresji. Kwantyzacja z podziałem wag to technika oszczędzania energii przy użyciu dużych sieci neuronowych poprzez ograniczenie liczby unikalnych wag.

Korzyści:

Odporność na hałas: metoda lepiej radzi sobie z hałasem.
Kompresowość: sieć można zmniejszyć bez utraty dokładności.

Kwantyzacja hybrydowa

Kwantyzacja hybrydowa łączy różne techniki kwantyzacji w ramach tego samego modelu. Na przykład wagi mogą być kwantowane z 8-bitową precyzją, podczas gdy aktywacje pozostają z większą precyzją, lub różne warstwy mogą używać różnych poziomów precyzji w zależności od ich wrażliwości na kwantyzację. Technika ta zmniejsza rozmiar i przyspiesza sieci neuronowe poprzez zastosowanie kwantyzacji zarówno do wag (parametrów modelu), jak i aktywacji (wyjść pośrednich).

Kwantyzacja obu części: kompresuje zarówno wagi modelu, jak i aktywacje obliczane podczas przetwarzania danych. Oznacza to, że oba są przechowywane i przetwarzane przy użyciu mniejszej liczby bitów, co oszczędza pamięć i przyspiesza obliczenia.
Zwiększenie pamięci i szybkości: zmniejszając ilość danych, które model musi obsłużyć, kwantyzacja hybrydowa sprawia, że model jest mniejszy i szybszy.
Złożoność: ponieważ wpływa zarówno na wagi, jak i aktywacje, wdrożenie może być trudniejsze niż zwykłe kwantowanie jednego lub drugiego. Wymaga starannego dostrojenia, aby mieć pewność, że model pozostanie dokładny, a jednocześnie wydajny.

Kwantyzacja wyłącznie liczb całkowitych

W kwantyzacji zawierającej wyłącznie liczby całkowite zarówno wagi, jak i aktywacje są konwertowane do formatu liczb całkowitych, a wszystkie obliczenia są wykonywane przy użyciu arytmetyki liczb całkowitych. Technika ta jest szczególnie przydatna w przypadku akceleratorów sprzętowych zoptymalizowanych pod kątem operacji na liczbach całkowitych.

Kwantyzacja na tensor i na kanał

Kwantyzacja na tensor: stosuje tę samą skalę kwantyzacji do całego tensora (np. wszystkich wag w warstwie).
Kwantyzacja na kanał: wykorzystuje różne skale dla różnych kanałów w ramach tensora. Ta metoda może zapewnić lepszą dokładność, szczególnie w przypadku splotowych sieci neuronowych, umożliwiając większą szczegółowość kwantyzacji.

Kwantyzacja adaptacyjna

Adaptacyjne metody kwantyzacji dostosowują parametry kwantyzacji dynamicznie w oparciu o rozkład danych wejściowych. Metody te mogą potencjalnie osiągnąć większą dokładność poprzez dostosowanie kwantyzacji do specyficznych cech danych.

Każda z tych technik wymaga własnego zestawu kompromisów między rozmiarem modelu, szybkością i dokładnością. Wybór odpowiedniej metody kwantyzacji zależy od konkretnych wymagań i ograniczeń środowiska wdrożeniowego.

Wyzwania i rozważania dotyczące kwantyzacji modelu

Wdrożenie kwantyzacji modelu w sztucznej inteligencji wiąże się z koniecznością stawienia czoła kilku wyzwaniom i rozważaniom. Jednym z głównych problemów jest kompromis w zakresie dokładności, ponieważ zmniejszenie precyzji danych numerycznych modelu może zmniejszyć jego wydajność, szczególnie w przypadku zadań wymagających dużej precyzji. Aby temu zaradzić, w celu zachowania dokładności stosuje się techniki takie jak szkolenie uwzględniające kwantyzację, podejścia hybrydowe łączące różne poziomy precyzji oraz iteracyjna optymalizacja parametrów kwantyzacji. Ponadto kompatybilność na różnych platformach sprzętowych i programowych może być problematyczna, ponieważ nie wszystkie platformy obsługują kwantyzację w jednakowy sposób. Rozwiązanie tego problemu wymaga szeroko zakrojonych testów na wielu platformach, wykorzystania standardowych frameworków, takich jak TensorFlow lub PyTorch w celu zapewnienia szerszej kompatybilności, a czasami opracowania niestandardowych rozwiązań dostosowanych do konkretnego sprzętu, aby zapewnić optymalną wydajność.

Aplikacje w świecie rzeczywistym

Kwantyzacja modelu jest szeroko stosowana w różnych zastosowaniach w świecie rzeczywistym, gdzie wydajność i wydajność mają kluczowe znaczenie. Oto kilka przykładów:

Aplikacje mobilne: modele kwantowe są używane w aplikacjach mobilnych do zadań takich jak rozpoznawanie obrazu, rozpoznawanie mowy i rzeczywistość rozszerzona. Na przykład skwantowana sieć neuronowa może skutecznie działać na smartfonach, rozpoznając obiekty na zdjęciach lub zapewniając tłumaczenie języka mówionego w czasie rzeczywistym, nawet przy ograniczonych zasobach obliczeniowych.
Pojazdy autonomiczne: w samochodach autonomicznych modele skwantowane pomagają przetwarzać dane z czujników w czasie rzeczywistym, np. identyfikować przeszkody, odczytywać znaki drogowe i podejmować decyzje dotyczące jazdy. Wydajność skwantowanych modeli pozwala na szybkie wykonanie tych obliczeń przy mniejszym zużyciu energii, co ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa i niezawodności pojazdów autonomicznych.
Urządzenia brzegowe: kwantyzacja jest niezbędna do wdrażania modeli sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych, takich jak drony, urządzenia IoT i inteligentne kamery. Urządzenia te często mają ograniczoną moc obliczeniową i pamięć, dlatego modele skwantowane umożliwiają im skuteczne wykonywanie złożonych zadań, takich jak nadzór, wykrywanie anomalii i monitorowanie środowiska.
Opieka zdrowotna: w obrazowaniu i diagnostyce medycznej modele skwantowane służą do analizy skanów medycznych i wykrywania anomalii, takich jak nowotwory czy złamania. Pomaga to w szybszym i dokładniejszym diagnozowaniu podczas pracy na sprzęcie o ograniczonych możliwościach obliczeniowych, takim jak przenośne urządzenia medyczne.
Asystenci głosowi: cyfrowi asystenci głosowi, tacy jak Siri, Alexa i Asystent Google, korzystają z modeli skwantowanych do przetwarzania poleceń głosowych, rozumienia języka naturalnego i udzielania odpowiedzi. Kwantyzacja umożliwia szybkie i wydajne działanie tych modeli na urządzeniach domowych, zapewniając płynne i responsywne interakcje użytkownika.
Systemy rekomendacji: platformy internetowe, takie jak Netflix, Amazon i YouTube, korzystają z modeli skwantowanych, aby dostarczać rekomendacje w czasie rzeczywistym. Modele te przetwarzają duże ilości danych użytkowników, aby sugerować filmy, produkty lub filmy, a kwantyzacja pomaga zarządzać obciążeniem obliczeniowym, jednocześnie szybko dostarczając spersonalizowane rekomendacje.

Kwantyzacja zwiększa wydajność modeli sztucznej inteligencji, umożliwiając wdrażanie w środowiskach o ograniczonych zasobach bez znaczącego utraty wydajności i poprawiając komfort użytkownika w szerokim zakresie aplikacji.

Końcowe przemyślenia

Kwantyzacja to kluczowa technika w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, która pozwala sprostać wyzwaniu związanemu z wdrażaniem dużych modeli na urządzeniach brzegowych. Kwantyzacja znacznie zmniejsza zużycie pamięci i wymagania obliczeniowe sieci neuronowych, umożliwiając ich wdrażanie na urządzeniach o ograniczonych zasobach i aplikacjach czasu rzeczywistego.

Kilka zalet kwantyzacji, omówionych w tym artykule, to zmniejszone zużycie pamięci, krótszy czas wnioskowania i mniejsze zużycie energii. Techniki takie jak kwantyzacja jednolita i niejednorodna oraz podejścia innowacyjne.

Pomimo swoich zalet, kwantyzacja stwarza również wyzwania, szczególnie w zakresie utrzymania dokładności modelu. Jednak dzięki najnowszym badaniom i postępom w metodach kwantyzacji badacze w dalszym ciągu pracują nad tymi wyzwaniami, przesuwając granice tego, co jest możliwe do osiągnięcia przy obliczeniach o niskiej precyzji. W miarę jak społeczność zajmująca się głębokim uczeniem się wprowadza innowacje, kwantyzacja będzie odgrywać integralną rolę we wdrażaniu potężnych i wydajnych modeli sztucznej inteligencji, udostępniając zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji szerszemu zakresowi aplikacji i urządzeń.

Podsumowując, kwantyzacja to znacznie więcej niż tylko optymalizacja techniczna – odgrywa kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji.

Referencje

Kwantyzacja modelu AI: co to jest i jak działa?
Kwantyzacja i uczenie sieci neuronowych w celu wydajnego wnioskowania wyłącznie arytmetycznego na liczbach całkowitych
Głębokie zanurzenie się w kwantyzację modelu do wdrożenia na dużą skalę