La compressione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come quelli utilizzati in applicazioni di intelligenza artificiale, è fondamentale per ridurre il consumo di risorse e migliorare l’efficienza operativa. Questo processo mira a ridurre le dimensioni del modello mantenendo o migliorando le prestazioni. Vediamo diverse tecniche comuni di compressione, supportate da fonti riconosciute.
La quantizzazione è una delle tecniche più frequentemente utilizzate per la compressione dei LLM. Questa tecnica riduce la precisione dei pesi dei modelli da 32 bit a 16 bit o persino a 8 bit senza una significativa perdita di precisione. Questo non solo riduce lo spazio di memoria necessario, ma accelera anche il calcolo.
- Esempio: Google ha implementato la quantizzazione in modelli come BERT per migliorarne l’efficienza, riducendo l’uso di memoria e migliorando la velocità di inferenza (Jacob et al., 2018, “Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference”).
Il pruning consiste nel rimuovere i pesi o i nodi non essenziali da un modello, mantenendo solo i componenti più influenti. Esistono diversi tipi di pruning, come il pruning dei pesi, dove i singoli pesi con valori prossimi allo zero vengono eliminati, e il pruning dei nodi, dove interi nodi o canali vengono rimossi.
- Esempio: Deep Compression di Han et al. (2015) utilizza il pruning, la quantizzazione e la codifica di Huffman per comprimere reti neurali senza significativa perdita di precisione (“Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding”).
La distillazione del knowledge trasferisce la conoscenza da un modello grande (teacher) a uno più piccolo (student). Questo processo implica l’addestramento del modello piccolo per emulare l’output del modello grande, spesso con l’ausilio di temperature di softmax più alte per rendere più ricca la distribuzione delle probabilità.
- Esempio: Hinton et al. (2015) pionerarono questa tecnica, mostrando che i modelli distillati possono mantenere prestazioni comparabili agli originali ma con una struttura molto più leggera (“Distilling the Knowledge in a Neural Network”).
La compressione sparsa riguarda la trasformazione di matrici densi in una forma sparsa, dove solo i valori rilevanti sono conservati, riducendo così significativamente lo spazio di memorizzazione senza influire troppo sulle prestazioni operative.
- Esempio: La tecnica CSR (Compressed Sparse Row) viene utilizzata per rappresentare matrici sparse in modelli di machine learning, migliorando l’efficienza della memoria (Kreutzer et al., 2017, “A review on sparseness in deep learning”).
L’apprendimento federato addestra modelli su dati distribuiti senza centralizzare i dati stessi, riducendo così i costi di storage e migliorando la privacy. Sebbene non sia strettamente una tecnica di compressione, l’apprendimento federato riduce la necessità di trasferire enormi quantità di dati, resultando in un utilizzo più efficiente delle risorse.
- Esempio: Google ha implementato FedAvg, un algoritmo di apprendimento federato, in diversi suoi modelli per migliorare l’efficienza dell’addestramento su dispositivi mobili (McMahan et al., 2017, “Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data”).
In sintesi, la compressione dei LLM è essenziale per ridurre il consumo di risorse computazionali e migliorare l’efficienza operativa. Tecniche come quantizzazione, pruning, distillazione del knowledge, compressione sparsa e apprendimento federato sono ampiamente utilizzate per raggiungere questi obiettivi.
