Исследования Intel Labs по сжатию больших языковых моделей с помощью низкоранговых адаптеров и поиска нейронной архитектуры

Оптимизация больших языковых моделей с помощью адаптации и поиска архитектуры

Большие языковые модели (LLMs) необходимы для обработки естественного языка, включая машинный перевод и разговорный ИИ. Однако их сложность вызывает проблемы с вычислительной эффективностью и потреблением памяти.

Проблемы LLM

Основная проблема LLM заключается в их больших вычислительных требованиях. Обучение и настройка этих моделей требуют миллиардов параметров, что ограничивает доступность и потребляет много ресурсов.

Решение от Intel Labs

Исследователи Intel разработали подход, который сочетает адаптацию с низким рангом (LoRA) с методами поиска архитектуры (NAS). Это позволяет повысить эффективность и производительность, снижая потребление ресурсов.

Методология LoNAS

Метод LoNAS использует эластичные LoRA-адаптеры для настройки моделей, позволяя активировать только необходимые подструктуры. Это снижает дублирование и повышает эффективность.

Результаты и производительность

Метод показал значительные улучшения по сравнению с традиционными техниками. Например, LoNAS увеличивает скорость вывода до 1.4 раз и сокращает параметры модели на 80% при настройке LLaMA-7B.

Дополнительные улучшения

В рамках LoNAS была представлена стратегия Shears, использующая поиск низкого ранга, чтобы минимизировать ненужные вычисления. Также была разработана SQFT, которая использует разреженность и низкую числовую точность для повышения эффективности.

Перспективы и доступность

Интеграция LoRA и NAS открывает новые горизонты для оптимизации больших языковых моделей. Эти технологии делают модели более доступными и применимыми в разных условиях, улучшая их производительность при снижении вычислительных затрат.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение ИИ.
Начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.