Large Language Models (LLM’s), zoals GPT-3 en GPT-4, gebruiken verschillende kwantificeringstechnieken om hun prestaties en nauwkeurigheid te verbeteren. Deze technieken zijn essentieel om het geheugen-, rekentijd- en opslagruimte-verbruik van deze modellen te optimaliseren, vooral wanneer ze worden ingezet op apparaten met beperkte middelen, zoals mobiele telefoons of edge-apparaten. Hier bespreken we enkele van de meest gebruikte kwantificeringstechnieken:
1. Uniforme Kwantificering (Uniform Quantization): Dit is een van de eenvoudigste en meest gebruikte technieken. Hierbij worden de continue waarden uit het originele model verdeeld over een vaste set van discrete waarden. Bijvoorbeeld, in een FP32 (32-bits floating point) model, kunnen de gewichten worden omgezet naar INT8 (8-bits gehele getallen), waarbij nauwkeurigheid enigszins verloren gaat, maar het model aanzienlijk kleiner en efficiënter wordt. Voorbeeld: GPT-3 kan van 16-bit floating point (FP16) naar 8-bit integers (INT8) worden gekwantificeerd om het geheugenverbruik drastisch te verminderen zonder significante verlies aan modelprestatie (Shen et al., 2020).
1. Dynamische Kwantificering (Dynamic Quantization): Bij dynamische kwantificering worden gewichten offline gekwantificeerd, maar activaties worden dynamisch aangemeten tijdens inferentie. Dit kan prestaties verbeteren zonder de precisie aanzienlijk te verminderen. Voorbeeld: Dynamische kwantificering wordt vaak gebruikt in gevoeligheidsanalyses en adaptieve inferentiemethoden in LLM’s (Lin et al., 2020).
1. Positiekwantificering (Position Quantization): Deze techniek is specifiek gericht op het comprimeren van de positie- en volgorde-specifieke parameters in taalmodellen. Door alleen deze parameters te kwantiseren, terwijl de andere waarden intact blijven, wordt een balans gevonden tussen modelgrootte en nauwkeurigheid. Voorbeeld: Transformers gebruiken vaak positiekwantificering om de omvang van hun embeddings soepeler te beheren zonder in te boeten aan prestatie voor volgorde-specifieke taken (Vaswani et al., 2017).
1. Gemengde precisie training (Mixed Precision Training): Dit omvat het trainen van het model deels in hogere precisie (bijv. FP32) en deels in lagere precisie (bijv. FP16 of INT8), waardoor wordt geprobeerd de voordelen van beide methoden te benutten. Dit is vooral nuttig voor het aanpakken van reken- en geheugenbeperkingen zonder de modelprestatie ernstig te beïnvloeden. Voorbeeld: Bij de training van GPT-4 wordt gemengde precisie toegepast om zowel efficiëntie als nauwkeurigheid te maximaliseren, waarbij gebruik wordt gemaakt van hardware zoals NVIDIA’s Tensor Cores die speciaal zijn ontworpen voor gemengde precisie-berekeningen (Micikevicius et al., 2018).
- NLP Toepassingen: Chatbots, zoals die gebruikt in klantenservice, kunnen aanzienlijk profiteren van kwantificeringstechnieken, waardoor de rekentijd wordt verlaagd en het systeem binnen acceptabele prestatieniveaus blijft met beperkte hardware-ondersteuning.
- AI-geassisteerde Schrijven: Toepassingen zoals Grammarly kunnen deze technieken toepassen om de responsiviteit te verbeteren tijdens real-time suggesties en correcties zonder een zware belasting op het apparaat van de gebruiker.
Met deze technieken kunnen LLM’s efficiënter en toegankelijker worden, terwijl ze nog steeds krachtige resultaten leveren voor een breed scala aan toepassingen.
