3 chiến lược quan trọng giúp tăng hiệu suất AI khi sử dụng LLM

Trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, các doanh nghiệp dựa vào AI phải đối mặt với những thách thức mới: độ trễ, mức sử dụng bộ nhớ và chi phí điện năng tính toán để chạy một hệ thống. mô hình AI. Khi AI phát triển nhanh chóng, các mô hình hỗ trợ những đổi mới này ngày càng trở nên phức tạp và tốn nhiều tài nguyên. Mặc dù các mô hình lớn này đã đạt được hiệu suất vượt trội trong nhiều tác vụ khác nhau nhưng chúng thường đi kèm với các yêu cầu về bộ nhớ và tính toán đáng kể.

Đối với các ứng dụng AI thời gian thực như phát hiện mối đe dọa, phát hiện gian lận, lên máy bay sinh trắc học và nhiều thứ khác, việc mang lại kết quả nhanh chóng, chính xác trở thành điều tối quan trọng. Động lực thực sự để các doanh nghiệp tăng tốc triển khai AI không chỉ đến từ việc tiết kiệm chi phí. cơ sở hạ tầng và chi phí tính toánmà còn từ việc đạt được hiệu quả hoạt động cao hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và trải nghiệm người dùng liền mạch, từ đó mang lại kết quả kinh doanh hữu hình như cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm thời gian chờ đợi.

Hai giải pháp ngay lập tức xuất hiện trong đầu để giải quyết những thách thức này, nhưng chúng không phải là không có nhược điểm. Một giải pháp là đào tạo các mô hình nhỏ hơn, đánh đổi độ chính xác và hiệu suất để lấy tốc độ. Giải pháp khác là đầu tư vào phần cứng tốt hơn như GPU, có thể chạy các mô hình AI phức tạp có hiệu suất cao ở độ trễ thấp. Tuy nhiên, với nhu cầu GPU vượt xa nguồn cung, giải pháp này sẽ nhanh chóng đẩy chi phí lên cao. Nó cũng không giải quyết được trường hợp sử dụng trong đó mô hình AI cần được chạy trên các thiết bị biên như điện thoại thông minh.

Nhập các kỹ thuật nén mô hình: Một tập hợp các phương pháp được thiết kế để giảm kích thước và nhu cầu tính toán của các mô hình AI trong khi vẫn duy trì hiệu suất của chúng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một số chiến lược nén mô hình sẽ giúp các nhà phát triển triển khai các mô hình AI ngay cả trong những môi trường bị hạn chế về tài nguyên nhất.

Việc nén mô hình giúp ích như thế nào

Có một số lý do tại sao nên nén các mô hình học máy (ML). Đầu tiên, các mô hình lớn hơn thường cung cấp độ chính xác cao hơn nhưng đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể để chạy dự đoán. Nhiều mẫu mã hiện đại như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mạng nơ-ron sâu đều tốn kém về mặt tính toán và tốn nhiều bộ nhớ. Vì các mô hình này được triển khai trong các ứng dụng thời gian thực, như công cụ đề xuất hoặc hệ thống phát hiện mối đe dọa, nên nhu cầu về GPU hiệu suất cao hoặc cơ sở hạ tầng đám mây sẽ làm tăng chi phí.

Thứ hai, yêu cầu về độ trễ đối với một số ứng dụng nhất định sẽ làm tăng thêm chi phí. Nhiều ứng dụng AI dựa vào các dự đoán theo thời gian thực hoặc có độ trễ thấp, điều này đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ để duy trì thời gian phản hồi ở mức thấp. Khối lượng dự đoán càng cao thì việc chạy các mô hình này liên tục càng tốn kém.

Ngoài ra, khối lượng yêu cầu suy luận khổng lồ trong các dịch vụ hướng tới người tiêu dùng có thể khiến chi phí tăng vọt. Ví dụ: các giải pháp được triển khai tại sân bay, ngân hàng hoặc địa điểm bán lẻ sẽ liên quan đến một số lượng lớn yêu cầu suy luận hàng ngày, với mỗi yêu cầu tiêu tốn tài nguyên tính toán. Tải hoạt động này đòi hỏi độ trễ và quản lý chi phí cẩn thận để đảm bảo rằng việc mở rộng AI không làm tiêu hao tài nguyên.

Tuy nhiên, nén mô hình không chỉ là về chi phí. Các mẫu máy nhỏ hơn tiêu thụ ít năng lượng hơn, giúp kéo dài tuổi thọ pin trên thiết bị di động và giảm mức tiêu thụ điện năng trong các trung tâm dữ liệu. Điều này không chỉ cắt giảm chi phí vận hành mà còn gắn việc phát triển AI với các mục tiêu bền vững về môi trường bằng cách giảm lượng khí thải carbon. Bằng cách giải quyết những thách thức này, các kỹ thuật nén mô hình sẽ mở đường cho các giải pháp AI thực tế hơn, tiết kiệm chi phí hơn và có thể triển khai rộng rãi hơn.

Kỹ thuật nén mô hình hàng đầu

Các mô hình nén có thể thực hiện dự đoán nhanh hơn và hiệu quả hơn, cho phép các ứng dụng thời gian thực nâng cao trải nghiệm người dùng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ kiểm tra an ninh nhanh hơn tại sân bay đến xác minh danh tính theo thời gian thực. Dưới đây là một số kỹ thuật thường được sử dụng để nén các mô hình AI.

Cắt tỉa mô hình

người mẫu mậnNing là một kỹ thuật giúp giảm kích thước của mạng lưới thần kinh bằng cách loại bỏ các tham số ít ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình. Bằng cách loại bỏ các trọng số dư thừa hoặc không đáng kể, độ phức tạp tính toán của mô hình sẽ giảm xuống, dẫn đến thời gian suy luận nhanh hơn và mức sử dụng bộ nhớ thấp hơn. Kết quả là một mô hình gọn gàng hơn vẫn hoạt động tốt nhưng cần ít tài nguyên hơn để chạy. Đối với các doanh nghiệp, việc cắt tỉa đặc biệt có lợi vì nó có thể giảm cả thời gian và chi phí đưa ra dự đoán mà không phải hy sinh nhiều về độ chính xác. Một mô hình được cắt tỉa có thể được đào tạo lại để khôi phục mọi độ chính xác bị mất. Việc cắt tỉa mô hình có thể được thực hiện lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được hiệu suất, kích thước và tốc độ mô hình cần thiết. Các kỹ thuật như cắt tỉa lặp lại giúp giảm kích thước mô hình một cách hiệu quả trong khi vẫn duy trì hiệu suất.

Lượng tử hóa mô hình

Lượng tử hóa là một phương pháp mạnh mẽ khác để tối ưu hóa các mô hình ML. Nó làm giảm độ chính xác của các số được sử dụng để biểu diễn các tham số và tính toán của mô hình, thường là từ số dấu phẩy động 32 bit đến số nguyên 8 bit. Điều này làm giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ của mô hình và tăng tốc độ suy luận bằng cách cho phép mô hình chạy trên phần cứng kém mạnh mẽ hơn. Những cải tiến về bộ nhớ và tốc độ có thể lớn bằng 4x. Trong môi trường nơi tài nguyên tính toán bị hạn chế, chẳng hạn như thiết bị biên hoặc điện thoại di động, lượng tử hóa cho phép doanh nghiệp triển khai các mô hình hiệu quả hơn. Nó cũng cắt giảm mức tiêu thụ năng lượng khi chạy các dịch vụ AI, giúp giảm chi phí phần cứng hoặc đám mây.

Thông thường, lượng tử hóa được thực hiện trên mô hình AI đã được huấn luyện và sử dụng tập dữ liệu hiệu chuẩn để giảm thiểu tình trạng mất hiệu suất. Trong trường hợp mức giảm hiệu suất vẫn cao hơn mức chấp nhận được, các kỹ thuật như đào tạo nhận thức lượng tử hóa có thể giúp duy trì độ chính xác bằng cách cho phép mô hình thích ứng với việc nén này trong chính quá trình học. Ngoài ra, lượng tử hóa mô hình có thể được áp dụng sau khi cắt bớt mô hình, cải thiện hơn nữa độ trễ trong khi vẫn duy trì hiệu suất.

Chắt lọc kiến ​​thức

Cái này kỹ thuật liên quan đến việc đào tạo một mô hình nhỏ hơn (học sinh) để bắt chước hành vi của một mô hình lớn hơn, phức tạp hơn (giáo viên). Quá trình này thường liên quan đến việc đào tạo mô hình học sinh trên cả dữ liệu huấn luyện ban đầu và đầu ra mềm (phân bố xác suất) của giáo viên. Điều này giúp chuyển không chỉ các quyết định cuối cùng mà còn cả “lý luận” mang sắc thái của mô hình lớn hơn sang mô hình nhỏ hơn.

Mô hình học sinh học cách ước tính hiệu suất của giáo viên bằng cách tập trung vào các khía cạnh quan trọng của dữ liệu, tạo ra một mô hình gọn nhẹ vẫn giữ được nhiều độ chính xác của mô hình ban đầu nhưng yêu cầu tính toán ít hơn nhiều. Đối với các doanh nghiệp, việc chắt lọc kiến ​​thức cho phép triển khai các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn, mang lại kết quả tương tự với chi phí suy luận chỉ bằng một phần nhỏ. Nó đặc biệt có giá trị trong các ứng dụng thời gian thực nơi tốc độ và hiệu quả là rất quan trọng.

Mô hình sinh viên có thể được nén hơn nữa bằng cách áp dụng các kỹ thuật cắt tỉa và lượng tử hóa, tạo ra một mô hình nhẹ hơn và nhanh hơn nhiều, hoạt động tương tự như một mô hình phức tạp lớn hơn.

Phần kết luận

Khi các doanh nghiệp tìm cách mở rộng quy mô hoạt động AI của mình, việc triển khai các giải pháp AI thời gian thực trở thành mối quan tâm hàng đầu. Các kỹ thuật như cắt tỉa mô hình, lượng tử hóa và chắt lọc kiến ​​thức cung cấp các giải pháp thiết thực cho thách thức này bằng cách tối ưu hóa các mô hình để có những dự đoán nhanh hơn, rẻ hơn mà không làm giảm đáng kể hiệu suất. Bằng cách áp dụng các chiến lược này, các công ty có thể giảm sự phụ thuộc vào phần cứng đắt tiền, triển khai các mô hình rộng rãi hơn trên các dịch vụ của họ và đảm bảo rằng AI vẫn là một phần có hiệu quả về mặt kinh tế trong hoạt động của họ. Trong bối cảnh mà hiệu quả hoạt động có thể tạo ra hoặc phá vỡ khả năng đổi mới của công ty, việc tối ưu hóa suy luận ML không chỉ là một lựa chọn mà đó là điều cần thiết.

Chinmay Jog là kỹ sư máy học cao cấp tại Pangiam.