Modeļa saspiešana samazina neironu tīklus, lai tie darbotos ātrāk mazākās ierīcēs, savukārt modeļa paplašināšana tos palielina, lai tie varētu apstrādāt sarežģītākus uzdevumus un uzlabot precizitāti. Abas pieejas tiecas uz vienu un to pašu mērķi — labāku mākslīgā intelekta veiktspēju —, taču no pretējiem virzieniem izmēra un efektivitātes ziņā.
Metožu kopums, kas samazina neironu tīklu izmēru un skaitļošanas prasības, vienlaikus saglabājot pēc iespējas lielāku precizitāti.
Stratēģija, kas palielina neironu tīklu izmēru, parametrus vai jaudu, lai uzlabotu to mācīšanās spējas un uzdevumu izpildi.
| Funkcija | Modeļa saspiešana | Modeļa paplašināšana |
|---|---|---|
| Galvenais mērķis | Samaziniet modeļa izmēru un paātriniet secinājumu izdarīšanu | Palieliniet jaudu un uzlabojiet precizitāti |
| Izplatītas metodes | Atzarošana, kvantizācija, zināšanu destilācija | Mērogošanas parametri, MoE, dziļākas arhitektūras |
| Ietekme uz modeļa izmēru | Ievērojami samazina modeli | Ievērojami paplašina modeli |
| Aparatūras prasības | Darbojas ar pieticīgu aparatūru, tostarp mobilajām ierīcēm | Nepieciešamas jaudīgas GPU vai izkliedētas klasteru sistēmas |
| Tipisks lietošanas gadījums | Perifērijas izvietošana, mobilās lietotnes, secinājumi reāllaikā | Pētniecība, pamatmodeļi, sarežģīti spriešanas uzdevumi |
| Ietekme uz precizitāti | Neliela precizitātes samazināšanās ir izplatīta, bet bieži vien pieņemama | Parasti uzlabo precizitāti un spējas |
| Apmācības izmaksas | Zemāks, jo mazāki modeļi trenējas ātrāk | Ārkārtīgi augsta, bieži vien miljoniem dolāru |
| Secinājumu ātrums | Daudz ātrāk, pateicoties mazākam darbību skaitam | Lēnāks katrā pieprasījumā, ja vien tas nav optimizēts |
Modeļa saspiešana un modeļa paplašināšana pārstāv divas pretējas filozofijas dziļajā mācīšanās procesā. Saspiešana jautā: "Kā mēs varam padarīt šo modeli mazāku, nezaudējot pārāk daudz veiktspējas?" Paplašināšana uzdod pretēju jautājumu: "Kā mēs varam padarīt šo modeli lielāku, lai tas varētu tikt galā ar sarežģītākām problēmām?" Abi virzieni ir devuši iespaidīgus rezultātus, un mūsdienu mākslīgā intelekta laboratorijas tos bieži izmanto kopā — vispirms apmācot milzīgu modeli un pēc tam saspiežot to izvietošanai.
Saspiešana balstās uz tādām metodēm kā apgriešana (nevajadzīgu svaru noņemšana), kvantēšana (skaitliskās precizitātes samazināšana) un zināšanu destilācija (neliela studenta modeļa apmācība, lai atdarinātu lielāku skolotāju). Savukārt paplašināšana koncentrējas uz vairāk slāņu, vairāk parametru vai specializētu moduļu, piemēram, ekspertu maisījuma, pievienošanu. Katrai pieejai ir savs rīku komplekts, un izvēle lielā mērā ir atkarīga no izvietošanas scenārija.
Saspiestie modeļi ir izstrādāti, lai efektīvi darbotos tālruņos, pārlūkprogrammās un lietu interneta (IoT) ierīcēs, kur atmiņa un skaitļošanas jauda ir ierobežota. Paplašinātajiem modeļiem ir nepieciešami datu centri, kas aprīkoti ar augstas klases grafiskajiem procesoriem (GPU), un tie apmācības laikā patērē milzīgu elektroenerģijas daudzumu. Viena apmācības reize pierobežas mēroga modelim var izmaksāt vairākus miljonus dolāru tikai skaitļošanas ziņā, savukārt saspiestu modeli var apmācīt vienā darbstacijā.
Saspiešana parasti upurē nelielu precizitātes procentuālo daļu apmaiņā pret ievērojamu ātruma un izmēra pieaugumu. Paplašināšana parasti uzlabo precizitāti, bet uz lēnākas secinājumu izdarīšanas un lielāku ekspluatācijas izmaksu rēķina. Interesanti, ka pētījumi liecina, ka ļoti lielus modeļus dažreiz var saspiest agresīvāk nekā mazākus, jo tajos ir vairāk lieku zināšanu, kuras var droši noņemt.
Saspiešana nodrošina tādus produktus kā ierīces runas atpazīšana, mobilās tulkošanas lietotnes un attēlu klasifikācija reāllaikā. Paplašināšana veicina tādas modernas sistēmas kā lieli valodu modeļi, attēlu ģeneratori un zinātniskās pētniecības rīki. Daudzi uzņēmumi tagad ievēro principu “apmācīt lielu, ieviest mazu” — izstrādes laikā izmanto paplašināšanu un saspiešanu gala produktam, kas sasniedz lietotājus.
Lielāki modeļi vienmēr ir labāki par mazākiem.
Lielāki modeļi bieži vien labāk darbojas etalonu testos, taču daudziem reālās pasaules uzdevumiem labi saspiests mazāks modelis var tiem atbilst vai pat pārspēt rezultātus. Pareizais izmērs ir atkarīgs no problēmas, datiem un izvietošanas ierobežojumiem, nevis no neapstrādātu parametru skaita.
Modeļa saspiešana vienmēr izraisa ievērojamu precizitātes kritumu.
Mūsdienu saspiešanas metodes, piemēram, kvantizācijas apzinīga apmācība un zināšanu destilācija, var saglabāt 95 līdz 99 procentus no sākotnējā modeļa precizitātes. Faktiskais kritums ir atkarīgs no tā, cik agresīvi modelis tiek saspiests un kāda metode tiek izmantota.
Saspiestie modeļi ir mazāk droši nekā pilna izmēra modeļi.
Saspiešana pati par sevi nepadara modeli vairāk vai mazāk neaizsargātu pret pretinieku uzbrukumiem. Drošība ir atkarīga no izmantotajiem apmācības datiem, arhitektūras un aizsardzības metodēm, nevis no modeļa lieluma.
Modeļa paplašināšana ir tikai papildu parametru pievienošana.
Paplašināšana ietver arī labākus datus, ilgāku apmācību, uzlabotu arhitektūru un viedākus apmācības mērķus. Vienkārši vairāk parametru pievienošana problēmai bez kvalitatīviem datiem bieži vien noved pie samazinātas atdeves.
Jums jāizvēlas starp saspiešanu un paplašināšanu.
Lielākā daļa ražošanas mākslīgā intelekta sistēmu izmanto abus. Komandas apmāca lielus modeļus, lai pārsniegtu precizitātes robežu, un pēc tam tos saspiež, lai gala produkts būtu ātrs un pieejams lietošanai plašā mērogā.
Izvēlieties modeļa saspiešanu, ja nepieciešams ātrs un efektīvs mākslīgais intelekts, kas darbojas ar ierobežotu aparatūru vai kam jāreaģē reāllaikā. Izvēlieties modeļa paplašināšanu, risinot sarežģītas problēmas, kurās precizitāte un iespējas ir svarīgākas par izmaksām, vai veidojot pamatmodeļus, kas vēlāk tiks saspiesti izplatīšanai.
A/B testēšana modeļu apkalpošanā novirza trafiku starp konkurējošām modeļu versijām, lai novērtētu reālo veiktspēju, savukārt viena modeļa ieviešana visiem lietotājiem nosūta vienu modeli. Komandas izvēlas starp tiem, pamatojoties uz riska toleranci, trafika apjomu un statistiskās validācijas nepieciešamību pirms pilnīgas ieviešanas.
A/B testēšana satura izlaidumos ietver variāciju ieviešanu dažādiem auditorijas segmentiem un veiktspējas mērīšanu, savukārt vienreizēji satura izlaidumi vienlaikus nodrošina vienu versiju visiem lietotājiem. Katra pieeja atbilst dažādiem mērķiem, A/B testēšanai dodot priekšroku uz datiem balstītai optimizācijai, bet vienreizējiem izlaidumiem prioritāte ir ātrums un vienkāršība.
Adaptīvā izguve dinamiski pielāgo, kā un kādu informāciju sistēma izgūst, pamatojoties uz vaicājumu, savukārt statiskās izguves cauruļvadi ievēro fiksētus noteikumus neatkarīgi no konteksta. Abas nodrošina modernas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, taču tās ievērojami atšķiras pēc elastības, izmaksām un precizitātes. Izvēle starp tām ir atkarīga no darba slodzes sarežģītības un budžeta.
Šajā detalizētajā salīdzinājumā tiek pētītas adaptīvo intelekta dzinēju arhitektūras atšķirības, darbības ierobežojumi un reālā veiktspēja salīdzinājumā ar fiksētas uzvedības automatizācijas sistēmām. Mēs aplūkojam, kā sistēmas, kas nepārtraukti mācās no jauniem vides datiem, atbilst stingrām, paredzamām, uz noteikumiem balstītām sistēmām.
Aģentu apmācība vidēs ietver mācīšanos, izmantojot reāllaika mijiedarbību ar simulētu vai fizisku vidi, savukārt bezsaistes datu kopu apmācība balstās uz iepriekš apkopotiem datiem bez papildu piekļuves videi. Abas pieejas apmāca mašīnmācīšanās modeļus, taču būtiski atšķiras tas, kā aģenti apkopo pieredzi un uzlabo veiktspēju.
