Modelvereenvoudigingstechnieken voor Large Language Models (LLM’s) zijn essentieel om de efficiëntie, snelheid en kosten van rekenkracht te verbeteren zonder significante verliezen in prestaties. Hier zijn enkele van de belangrijkste technieken, ondersteund door betrouwbare en erkende bronnen:
1. Pruned Models (Model Pruning): Model pruning is een techniek waarbij onbelangrijke of weinig gebruikte parameters uit een netwerk worden verwijderd om de complexiteit te verminderen en de efficiëntie te verhogen. Door het verwijderen van deze parameters kan het model kleiner worden gemaakt zonder dat dit significant ten koste gaat van de nauwkeurigheid.
Voorbeeld: Het prunen van BERT (een bekende LLM) kan helpen om de model grootte te verkleinen terwijl de prestaties grotendeels behouden blijven. McCarley (2019) laat bijvoorbeeld zien hoe prunen van BERT to leidt to een 40% reductie in het aantal parameters met minimale prestatiedaling. Bron: McCarley, J. S. (2019). “Pruning a BERT-based question answering model.” [[arXiv preprint arXiv:1910.06360]](https://arxiv.org/abs/1910.06360).1. Knowledge Distillation: Bij knowledge distillation wordt een “student” model getraind om de voorspellingen van een “teacher” model te imiteren. Dit proces resulteert doorgaans in een kleiner en efficiënter model met vergelijkbare prestaties als het originele, grotere model.
Voorbeeld: TinyBERT is een compacte versie van BERT die getraind is door knowledge distillation, en bereikt vergelijkbare prestaties maar is aanzienlijk kleiner en sneller. Bron: Jiao, X., Yin, Y., Shang, L., Jiang, X., Chen, X., Li, L., Wang, F., & Liu, Q. (2020). “TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding.” [[arXiv preprint arXiv:1909.10351]](https://arxiv.org/abs/1909.10351).1. Parameter Sharing: Bij parameter sharing worden dezelfde parameters herhaaldelijk gebruikt op verschillende plaatsen binnen het model. Dit vermindert het aantal unieke parameters dat opgeslagen moet worden en verlaagt zo de geheugen- en rekenvereisten.
Voorbeeld: ALBERT (A Lite BERT) maakt gebruik van parameter sharing tussen lagen om de modelgrootte te verminderen zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Bron: Lan, Z., Chen, M., Goodman, S., Gimpel, K., Sharma, P., & Soricut, R. (2019). “ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations.” [[arXiv preprint arXiv:1909.11942]](https://arxiv.org/abs/1909.11942).1. Low-Rank Factorization: Low-rank factorization is een techniek waarbij de parameter matrices van een model worden gefactoriseerd in producten van lagere orde matrices. Dit helpt significant om de rekencapaciteit en geheugenvereisten te verminderen.
Voorbeeld: SVD (Singular Value Decomposition) is een bekende techniek voor low-rank factorization die vaak wordt toegepast in neurale netwerken om de efficiëntie te verhogen. Bron: Sainath, T. N., Kingsbury, B., Sindhwani, V., Arisoy, E., & Ramabhadran, B. (2013). “Low-Rank Matrix Factorization for Deep Neural Network Training with High-Dimensional Output Targets.” [[ICASSP 2013]](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6638949).1. Quantization: Quantization is het proces van het reduceren van het aantal bits dat wordt gebruikt om de gewichten van het model te representeren. Dit vermindert zowel de geheugens gebruik als de rekencomplexiteit.
Voorbeeld: INT8 quantization is een veelgebruikte techniek waarbij de precisie van de gewichten wordt gereduceerd van 32-bits floating point naar 8-bits integers, wat leidt tot aanzienlijke snelheidswinsten en lagere geheugeneisen. Bron: Jacob, B., Kligys, S., Chen, B., Zhu, M., Tang, M., Howard, A., … & Adam, H. (2018). “Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference.” [[CVPR 2018]](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2018/html/Jacob_Quantization_and_Training_CVPR_2018_paper.html).Deze technieken worden vaak gecombineerd gebruikt om LLM’s efficiënter te maken en ze toepasbaar te maken in omgevingen met beperkte rekenkracht. Ze helpen ook bij het verminderen van de ecologische voetafdruk van grootschalige taalmodellen door minder energie te verbruiken.
Door deze technieken te implementeren, kunnen ontwikkelaars en onderzoekers de barrières overwinnen die gepaard gaan met de adoptie van grote modellen, en de voordelen van geavanceerde taalverwerking toegankelijker maken voor een breder scala aan toepassingen en gebruikers.
