Le tecniche di quantificazione per gli LLM (Large Language Models) includono una varietà di metodi volti a ridurre la complessità computazionale e a gestire efficientemente le risorse durante l’addestramento e l’utilizzo di questi modelli su larga scala. Alcune delle tecniche più comuni utilizzate sono la quantizzazione dei pesi, la quantizzazione degli attivazioni e l’utilizzo di tecniche di pruning e distillazione.
1. Quantizzazione dei Pesci: Questa è una delle tecniche più utilizzate per ottimizzare i modelli LLM. La quantizzazione dei pesi consiste nel ridurre la precisione dei pesi del modello da numeri in virgola mobile a numeri interi. Ad esempio, si può passare da rappresentazioni in floating-point a rappresentazioni a 8 bit. Questa tecnica può ridurre significativamente lo spazio di memoria richiesto e accelerare il processo di inferenza. Secondo il lavoro di Jacob et al. (2018), le reti neurali quantizzate possono mantenere prestazioni comparabili a quelle dei modelli a precisione completa. (Fonte: Jacob, B., Kligys, S., Chen, B., Zhu, M., Tang, M., Anderson, J., … & Wu, Y. (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 [CVPR], 2704-2713.)
1. Quantizzazione degli Attivazioni: Oltre alla quantizzazione dei pesi, anche le attivazioni del modello possono essere quantizzate. Questo processo implica la riduzione della precisione dei valori di output dei nodi del modello. Ad esempio, le attivazioni possono anch’esse essere rappresentate utilizzando una precisione inferiore, come 8 bit anziché 32 bit. Tale approccio è utile per accelerare il calcolo e ridurre l’uso della memoria durante l’inferenza, migliorando l’efficienza energetica.
1. Pruning: Il pruning è un’altra tecnica di ottimizzazione in cui i pesi che contribuiscono meno alla performance del modello vengono eliminati. Questo processo può essere effettuato in vari modi, come pruning strutturale o non strutturale. Il pruning può ridurre la complessità del modello senza comprometterne significativamente la precisione. Per esempio, Han et al. (2015) hanno mostrato che è possibile rimuovere una parte consistente dei pesi in una rete neurale profonda senza influenzare negativamente la sua precisione. (Fonte: Han, S., Pool, J., Tran, J., & Dally, W. (2015). Learning both weights and connections for efficient neural network. Advances in neural information processing systems, 1135-1143.)
1. Distillazione del Modello: Questa tecnica implica l’addestramento di un modello più piccolo (student) per imitare le prestazioni di un modello più grande (teacher). Il modello più piccolo può essere eseguito più rapidamente e con meno risorse computazionali, mantenendo comunque un’accuratezza accettabile. Hinton, Vinyals e Dean (2015) hanno introdotto questo concetto, mostrando come il “knowledge distillation” possa essere utilizzato per trasferire l’apprendimento da modelli complessi a modelli più semplici. (Fonte: Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. In arXiv preprint arXiv:1503.02531.)
1. Mixed-Precision Training: Questa tecnica associa la precisione a bassa e alta durante diverse fasi di allenamento e inferenza, riducendo così il tempo e le risorse computazionali necessari senza compromettere la precisione del modello. La ricerca di Micikevicius et al. (2018) dimostra come l’uso di mixed-precision training possa incrementare le prestazioni mantenendo una precisione quasi invariata rispetto ai metodi a precisione completa. (Fonte: Micikevicius, P., Narang, S., Alben, J., Diamos, G., Elsen, E., Garcia, D., … & Patwary, M. (2018). Mixed Precision Training. In International Conference on Learning Representations [ICLR].)
Sfruttando queste tecniche, è possibile rendere i LLM più efficienti e applicabili in ambiti variati senza la necessità di risorse computazionali estremamente elevate. Questi metodi continuano a evolversi e a migliorare, rappresentando aree cruciali di ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
