ZipNN: Новый метод без потерь для сжатия данных, адаптированный для нейронных сетей

Проблемы и решения в области ИИ

Быстрое развитие больших языковых моделей (LLMs) выявило серьезные проблемы с инфраструктурой при их развертывании и коммуникации. С увеличением размера и сложности моделей возникают значительные ограничения по хранению, памяти и пропускной способности сети.

Проблемы хранения и передачи данных

Современные модели, такие как Mistral, генерируют более 40 ПБ переданной информации в месяц, что требует значительных сетевых ресурсов. Хранение контрольных точек моделей и распределенных обновлений может потребовать в сотни или тысячи раз больше места, чем размер самой модели.

Методы сжатия моделей

Существующие исследования в области сжатия моделей разработали несколько подходов для уменьшения их размера, сохраняя производительность. Четыре основных метода сжатия: обрезка, модификация архитектуры сети, дистилляция знаний и квантизация. Квантизация является наиболее популярной, хотя и снижает точность в обмен на эффективность хранения и скорость вычислений.

Решение ZipNN

Исследователи из IBM, Тель-Авивского университета и других учреждений предложили метод сжатия ZipNN, который может уменьшить размер нейронных сетей до 33%, а в некоторых случаях — более чем на 50%. Этот метод позволяет сэкономить значительное количество сетевого трафика, что особенно важно для крупных платформ распределения моделей.

Преимущества ZipNN

ZipNN использует эффективную архитектуру для параллельного сжатия моделей. Он написан на C и Python, что позволяет обрабатывать сегменты модели независимо. Это особенно подходит для архитектур GPU с несколькими ядрами. Метод обеспечивает высокую скорость сжатия и распаковки, что улучшает производительность.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте ZipNN. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить. Подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.