Die LLM (Large Language Model) Komprimierung bezieht sich auf Techniken und Methoden, die darauf abzielen, große Sprachmodelle effizienztechnisch zu optimieren, damit sie weniger Speicherplatz benötigen, schneller arbeiten und in ressourcenbeschränkten Umgebungen eingesetzt werden können. Die Komprimierung kann durch verschiedene Ansätze erreicht werden, darunter Quantisierung, Distillation, Pruning und Knowledge Transfer.
1. Quantisierung:
Quantisierung ist ein Prozess, bei dem die Präzision der Zahlendarstellung innerhalb des Modells reduziert wird. Anstelle von 32-Bit-Floats können beispielsweise 8-Bit-Ganzzahlen verwendet werden. Dies reduziert die Speicherkapazität und verbessert die Rechengeschwindigkeit. Ein Beispiel für den praktischen Einsatz dieser Technik ist das Modell BERT, das mittels Quantisierung reduziert werden kann, um es auf Mobilgeräten effizienter laufen zu lassen. In einer Studie von Zafrir et al. (2019) wurde gezeigt, dass die Quantisierung für BERT eine 4-fache Reduktion der Modellgröße ermöglichen kann („Q8BERT: Quantized 8bit BERT” – Nir et al., 2019).
2. Distillation:
Distillation beinhaltet das Training eines kleineren “Schüler”-Modells, um das Verhalten eines größeren “Lehrer”-Modells nachzuahmen. Dieses kleinere Modell wird auf die Ausgaben des großen Modells trainiert, um ähnliche Performance mit weniger Ressourceneinsatz zu erreichen. Ein bekanntes Beispiel ist DistilBERT, das aus dem großen BERT-Modell destilliert wurde und etwa 60% der Größe des originalen Modells bei fast identischer Genauigkeit bietet („DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter” – Sanh et al., 2019).
3. Pruning:
Pruning bezieht sich auf das Entfernen von unnötigen oder wenig beitragenden Gewichtsparametern aus dem Modell. Dies kann durch verschiedene Techniken wie magnitude-based pruning (Entfernen der Gewichte mit geringem Betrag) oder strukturelles Pruning (Entfernen ganzer Schichten oder Neuronen) erfolgen. Diese Methode zielt darauf ab, die Effizienz zu steigern, ohne die Modellperformance stark zu beeinträchtigen. Thakur et al. (2021) untersuchen in ihrer Arbeit verschiedene Pruning-Ansätze für Transformer-Modelle („Pruning Techniques for Efficient BERT Inference” – Thakur et al., 2021).
4. Knowledge Transfer und Parameter Sharing:
Ein weiteres Prinzip ist der Knowledge Transfer und das Parameter Sharing. Hierbei werden bestimmte Teile des Modells gemeinsam genutzt oder es wird Wissen von einem trainierten Modell auf ein neues Modell übertragen, was die Trainings- und Speicheranforderungen reduziert. Ein ausgeklügeltes Beispiel ist ALBERT (A Lite BERT), das Parameter Sharing einsetzt, um die Anzahl der zu lernenden Parameter signifikant zu reduzieren, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen („ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations” – Lan et al., 2020).
Insgesamt vereinen sich diese Methoden oft zu hybriden Ansätzen, um bestmögliche Effizienzgewinne bei minimalem Verlust der Modellgenauigkeit zu erzielen. Die Integration solcher Techniken ist besonders wichtig für den Einsatz in großem Maßstab, sowie in mobilen oder eingeschränkten Hardware-Umgebungen.
Quellen:
1. Zafrir, O., Boudoukh, G., Izsak, P., & Wasserblat, M. (2019). Q8BERT: Quantized 8bit BERT. https://arxiv.org/abs/1910.06188
2. 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
3. Thakur, S., Jain, R., Shukla, D., & Amritkar, H. (2021). Pruning Techniques for Efficient BERT Inference. https://arxiv.org/abs/2103.10720
4. Lan, Z., Chen, M., Goodman, S., Gimpel, K., Sharma, P., & Soricut, R. (2020). ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations. In Proceedings of ICLR 2020. https://arxiv.org/abs/1909.11942
