Es gibt mehrere Modellvereinfachungstechniken zur Optimierung großer Sprachmodelle (LLMs), um ihre Effizienz zu erhöhen, ohne dabei die Genauigkeit und Leistung signifikant zu beeinträchtigen. Hier sind einige der wichtigsten Techniken:
1. Gewichtsquantisierung: Quantisierung ist eine Technik zur Reduktion der Bit-Breite der Modellgewichte. Anstelle der Verwendung von 32-bit Gleitkommawerten (FP32) können 16-bit (FP16) oder sogar 8-bit (INT8) verwendet werden. Diese Technik reduziert den Speicherbedarf und verbessert die Verarbeitungsgeschwindigkeit.
Ein Beispiel ist Google’s TensorFlow Lite, das Quantisierung zur Einsatzreduktion auf mobilen Geräten verwendet. Studien zeigen, dass Quantisierung die Leistung nur geringfügig beeinträchtigt, während erhebliche Speicher- und Geschwindigkeitsvorteile erzielt werden können (Google AI Blog, 2018).2. Pruning (Beschneidung): Pruning ist der Prozess des Entfernen von Modellgewichten, die wenig oder keinen Einfluss auf die endgültige Ausgabe haben. Durch das Identifizieren und Entfernen dieser irrelevanten Gewichte kann das Modell kleiner und effizienter gemacht werden.
Ein Beispiel ist das **Deep Compression**-Framework von Han et al. (2016), das Pruning, Quantisierung und Huffman-Codierung kombiniert, um Modelle um den Faktor 35 zu komprimieren und gleichzeitig die Genauigkeit zu erhalten.3. Knowledge Distillation (Wissensdestillation): Bei der Wissensdestillation wird ein großes, leistungsstarkes Modell (“Lehrer”) verwendet, um ein kleineres Modell (“Schüler”) zu trainieren. Das kleine Modell versucht, die Ausgabe des großen Modells zu imitieren, wodurch es die Fähigkeit des großen Modells auf eine effizientere Weise erlernt.
Ein Beispiel ist das DistilBERT-Modell, das von Hugging Face eingeführt wurde. DistilBERT ist 60% kleiner und 60% schneller als das ursprüngliche BERT-Modell, behält aber etwa 97% seiner Sprachverständnisfähigkeiten bei (Sanh et al., 2019).4. Parameter Sharing: Parameter Sharing ist eine Technik, bei der verschiedene Teile eines Modells die gleichen Gewichtungen teilen. Dies reduziert die Gesamtanzahl der zu speichernden Gewichtungen und vereinfacht das Modell.
Ein Beispiel dafür ist der Universal Transformer, der Selbstaufmerksamkeitsschichten nutzt, die ihre Gewichtungen über die Zeit teilen, was zu einer besseren Effizienz führt (Dehghani et al., 2018).5. Layer Dropping: Bei dieser Technik werden während des Trainings oder der Inferenz einige Schichten des Modells weggelassen. Dies reduziert die Tiefe des Modells und verbessert die Berechnungseffizienz.
Ein Beispiel ist das **Skipping Transformer Layers**-Ansatz von Fan et al. (2019), bei dem bestimmte Schichten dynamisch übersprungen werden können, je nach Bedarf, was zu einer erheblichen Geschwindigkeitssteigerung ohne maßgebliche Leistungseinbußen führt.Diese Techniken bieten eine Vielzahl von Vorteilen zur Optimierung von LLMs, darunter reduzierte Speicheranforderungen, beschleunigte Inferenz und geringe Leistungsabstriche.
Quellen:
- Google AI Blog (2018). “Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference.” https://ai.googleblog.com/2018/09/quantization-and-training-of-neural.html
- Han, S., Mao, H., & Dally, W. J. (2016). “Deep Compression: Compressing Deep Neural Network with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding.” https://arxiv.org/abs/1510.00149
- Sanh, V., Debut, L., Chaumond, J., & Wolf, T. (2019). “DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter.” https://arxiv.org/abs/1910.01108
- Dehghani, M., Gouws, S., Vinyals, O., Uszkoreit, J., & Kaiser, L. (2018). “Universal Transformers.” https://arxiv.org/abs/1807.03819
- Fan, A., Grave, E., & Joulin, A. (2019). “Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout.” https://arxiv.org/abs/1909.11556
