Die Reduzierung der Modellgröße bei maschinellen Lernmodellen und Deep Learning-Architekturen ist ein wichtiges Forschungsgebiet, da kleinere Modelle in der Regel weniger Rechenressourcen und Speicherplatz benötigen und somit in Echtzeitanwendungen und auf Geräten mit begrenzten Ressourcen effizienter eingesetzt werden können. Einige der wichtigsten Techniken zur Reduzierung der Modellgröße ohne Leistungseinbußen umfassen Modellpruning, Quantisierung, Wissenstransfer (Knowledge Distillation) und kompakte Netzwerkarchitekturen. Hier sind detaillierte Erklärungen und Beispiele für jede Technik:
1. Modellpruning: Modellpruning bezieht sich auf das Entfernen unnötiger Gewichte und Verbindungen in einem neuronalen Netzwerk. Ein häufig verwendetes Verfahren ist das “Magnitude Pruning”, wobei Gewichte, die unter einem bestimmten Schwellenwert liegen, auf null gesetzt werden. Ein anschauliches Beispiel ist TensorFlow Model Optimization Toolkit, das verschiedene Pruning-Techniken bereitstellt und in der Praxis genutzt wird, um tiefere neuronale Netzwerke wie ResNet-50 zu optimieren, ohne die Genauigkeit signifikant zu beeinträchtigen.
Quelle: – Zhu, M., & Gupta, S. (2017). “To prune, or not to prune: Exploring the efficacy of pruning for model compression.” arXiv preprint arXiv:1710.01878.2. Quantisierung: Quantisierung bezieht sich auf die Reduktion der Präzision der Gewichte und Aktivierungen eines neuronalen Netzwerks. Anstatt 32-Bit-Gleitkommazahlen (FP32) zu verwenden, kann man 16-Bit (FP16) oder sogar 8-Bit-Ganzzahlen (INT8) verwenden. Dies führt zu signifikanten Speichereinsparungen und schnelleren Berechnungen. Google hat diese Methodik erfolgreich in seinen Tensor Processing Units (TPUs) implementiert, um Modelle wie BERT zu optimieren und in skalierbaren Umgebungen einzusetzen.
Quelle: – Jacob, B., Kligys, S., Chen, B., Zhu, M., Tang, M., Howard, A., … & Adam, H. (2018). “Quantization and training of neural networks for efficient integer-arithmetic-only inference.” In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2704-2713).3. Wissenstransfer (Knowledge Distillation): Bei der Wissenstransfertechnik wird ein großes, leistungsstarkes Modell (Lehrermodell) dazu verwendet, ein kleineres Modell (Schülermodell) zu trainieren. Der Prozess umfasst das Übertragen von Wissen in Form von weicheren Zielverteilungen an den Schüler, was zu einer besseren Generalisierung bei geringerer Modellgröße führen kann. Ein bekanntes Beispiel ist die Anwendung von Knowledge Distillation in der Generierung von kompakten Versionen großer Sprachmodelle wie GPT-3.
Quelle: – Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). “Distilling the knowledge in a neural network.” arXiv preprint arXiv:1503.02531.4. Kompakte Netzwerkarchitekturen: Eine weitere effiziente Technik besteht darin, von vornherein Netzwerke mit kompakteren Architekturen zu gestalten. Zu solchen Architekturen gehören MobileNets und SqueezeNet, die durch den Einsatz von separablen Faltungen und anderen innovativen Schlüsselmethoden die Anzahl der Parameter erheblich reduzieren, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen. MobileNets werden häufig in mobilen Anwendungen verwendet, bei denen Rechenleistung und Speicherkapazität eingeschränkt sind.
Quelle: – Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., … & Adam, H. (2017). “MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications.” arXiv preprint arXiv:1704.04861.Zusammenfassend gibt es eine Vielzahl von Techniken zur Reduzierung der Modellgröße, die speziell darauf ausgelegt sind, die Effizienz zu steigern, ohne die Leistung erheblich zu beeinträchtigen. Diese Techniken sind entscheidend, um Modelle praktischer und anwendbarer in realen Szenarien zu machen.
