La riduzione dei costi di formazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è un obiettivo chiave per molte organizzazioni, sia accademiche che industriali. Diversi approcci possono essere utilizzati per raggiungere questo obiettivo, e qui condividerò alcune strategie basate su fonti affidabili e riconosciute.
1. Params Pruning e Compression: La potatura dei parametri (parameter pruning) e la compressione dei modelli sono tecniche dove alcuni dei parametri meno importanti vengono eliminati, riducendo così le dimensioni e i costi computazionali del modello senza comprometterne significativamente le performance.
Fonte: Han, S., Pool, J., Tran, J., & Dally, W. (2015). Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network. [arXiv:1506.02626](https://arxiv.org/abs/1506.02626).1. Quantizzazione del Modello: La quantizzazione comporta la riduzione della precisione dei numeri utilizzati per rappresentare i parametri del modello. Questo può non solo ridurre il costo di archiviazione, ma anche accelerare il calcolo e ridurre il consumo energetico durante l’inferenza.
Fonte: Gong, Y., Liu, L., Yang, M., & Bourdev, L. (2014). Compressing Deep Convolutional Networks using Vector Quantization. [arXiv:1412.6115](https://arxiv.org/abs/1412.6115).1. Ottimizzazione degli Algoritmi: Migliorare gli algoritmi di ottimizzazione, come l’uso di ottimizzatori più efficienti, può ridurre sia il tempo di addestramento che i costi associati. Algoritmi come Adam, LAMB (Layer-wise Adaptive Moments), e varianti di SGD (Stochastic Gradient Descent) sono comunemente utilizzati.
Fonte: Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization. [arXiv:1412.6980](https://arxiv.org/abs/1412.6980).1. Uso di Infrastrutture Cloud Efficienti: Molte aziende utilizzano soluzioni cloud per l’addestramento di modelli di machine learning. Servizi come AWS, Google Cloud, e Azure spesso offrono hardware specifico per l’addestramento di reti neurali con costi più bassi e possibilità di scalare secondo necessità.
Fonte: Reinsel, D., Gantz, J., & Rydning, J. (2018). The Digitization of the World from Edge to Core. IDC Report. [Link](https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US44413318).1. Collaborazioni e Open Source: Collaborare con altre istituzioni e comunità open-source può ridurre i costi. Iniziative come l’OpenAI API e progetti open-source (e.g., Hugging Face) offrono risorse condivise e modelli che possono essere usati e adattati per vari scopi.
Fonte: Wolf, T., Debut, L., Sanh, V., Chaumond, J., Delangue, C., Moi, A., … & Rush, A. M. (2019). HuggingFace’s Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing. [arXiv:1910.03771](https://arxiv.org/abs/1910.03771).
