Kompresia modelu zmenšuje neurónové siete, aby bežali rýchlejšie na menších zariadeniach, zatiaľ čo expanzia modelu ich zväčšuje, aby zvládali zložitejšie úlohy a zlepšili presnosť. Oba prístupy riešia rovnaký cieľ – lepší výkon umelej inteligencie – ale z opačných smerov, čo sa týka veľkosti a efektívnosti.
Súbor techník, ktoré znižujú veľkosť a výpočtové nároky neurónových sietí a zároveň zachovávajú čo najväčšiu presnosť.
Stratégia, ktorá zvyšuje veľkosť, parametre alebo kapacitu neurónových sietí s cieľom zvýšiť ich schopnosť učiť sa a výkonnosť úloh.
| Funkcia | Kompresia modelu | Rozšírenie modelu |
|---|---|---|
| Primárny cieľ | Zmenšite veľkosť modelu a zrýchlite inferenciu | Zvýšte kapacitu a zlepšite presnosť |
| Bežné techniky | Prerezávanie, kvantizácia, destilácia znalostí | Parametre škálovania, MoE, hlbšie architektúry |
| Vplyv na veľkosť modelu | Výrazne zmenšuje model | Výrazne rozširuje model |
| Hardvérové požiadavky | Beží na skromnom hardvéri vrátane mobilných zariadení | Vyžaduje výkonné grafické karty alebo distribuované klastre |
| Typický prípad použitia | Nasadenie na okraji siete, mobilné aplikácie, inferencia v reálnom čase | Výskum, základné modely, úlohy komplexného uvažovania |
| Vplyv na presnosť | Mierny pokles presnosti je bežný, ale často prijateľný | Vo všeobecnosti zlepšuje presnosť a schopnosti |
| Náklady na školenie | Nižšie, pretože menšie modely trénujú rýchlejšie | Extrémne vysoké, často milióny dolárov |
| Rýchlosť inferencie | Oveľa rýchlejšie vďaka menšiemu počtu operácií | Pomalšie na požiadavku, pokiaľ nie je optimalizované |
Kompresia a expanzia modelu predstavujú dve protichodné filozofie v hlbokom učení. Kompresia sa pýta: „Ako môžeme tento model zmenšiť bez straty príliš veľkého výkonu?“ Expanzia sa pýta opačnú otázku: „Ako môžeme tento model zväčšiť, aby sme zvládli zložitejšie problémy?“ Oba smery priniesli pôsobivé výsledky a moderné laboratóriá umelej inteligencie ich často používajú spoločne – najprv sa natrénuje rozsiahly model a potom sa komprimuje na nasadenie.
Kompresia sa spolieha na metódy ako prerezávanie (odstránenie nepotrebných váh), kvantizácia (zníženie numerickej presnosti) a destilácia znalostí (trénovanie malého modelu študenta tak, aby napodobňoval väčšieho učiteľa). Expanzia sa na druhej strane zameriava na pridávanie ďalších vrstiev, ďalších parametrov alebo špecializovaných modulov, ako je Mixture of Experts. Každý prístup má svoju vlastnú sadu nástrojov a výber do veľkej miery závisí od scenára nasadenia.
Komprimované modely sú navrhnuté tak, aby efektívne fungovali na telefónoch, prehliadačoch a zariadeniach internetu vecí, kde je pamäť a výpočtový výkon obmedzený. Rozšírené modely vyžadujú dátové centrá vybavené špičkovými grafickými procesormi a počas trénovania spotrebúvajú obrovské množstvo elektriny. Jediný tréningový beh pre model na hranici rozsahu môže stáť niekoľko miliónov dolárov len vo výpočtovom výkone, zatiaľ čo komprimovaný model môže byť trénovaný na jednej pracovnej stanici.
Kompresia zvyčajne obetuje malé percento presnosti výmenou za dramatické zvýšenie rýchlosti a veľkosti. Expanzia má tendenciu zlepšiť presnosť, ale za cenu pomalšej inferencie a vyšších prevádzkových nákladov. Je zaujímavé, že výskum ukazuje, že veľmi veľké modely je niekedy možné komprimovať agresívnejšie ako menšie, pretože obsahujú viac redundantných znalostí, ktoré je možné bezpečne odstrániť.
Kompresia je hybnou silou produktov, ako je rozpoznávanie reči v zariadení, aplikácie na mobilný preklad a klasifikácia obrázkov v reálnom čase. Expanzia poháňa špičkové systémy, ako sú rozsiahle jazykové modely, generátory obrázkov a nástroje vedeckého výskumu. Mnoho spoločností teraz používa postup „vyškoliť veľké, nasadiť malé“ – využíva expanziu počas vývoja a kompresiu pre konečný produkt, ktorý sa dostane k používateľom.
Väčšie modely sú vždy lepšie ako menšie.
Väčšie modely často dosahujú lepšie výsledky v benchmarkoch, ale pre mnohé úlohy z reálneho sveta ich môže dobre komprimovaný menší model dosiahnuť rovnako alebo dokonca lepšie výsledky. Správna veľkosť závisí od problému, údajov a obmedzení nasadenia, a nie od počtu surových parametrov.
Kompresia modelu vždy spôsobuje výrazné poklesy presnosti.
Moderné kompresné techniky, ako je trénovanie s ohľadom na kvantizáciu a destilácia znalostí, dokážu zachovať 95 až 99 percent presnosti pôvodného modelu. Skutočný pokles závisí od toho, ako agresívne je model komprimovaný a aká metóda sa použije.
Komprimované modely sú menej bezpečné ako modely plnej veľkosti.
Kompresia sama o sebe neznamená, že je model viac alebo menej zraniteľný voči útokom nepriateľa. Bezpečnosť závisí od trénovacích údajov, architektúry a použitých obranných techník, nie od veľkosti modelu.
Rozšírenie modelu spočíva len v pridávaní ďalších parametrov.
Rozšírenie zahŕňa aj lepšie dáta, dlhšie trénovanie, vylepšené architektúry a inteligentnejšie tréningové ciele. Samotné pridanie ďalších parametrov k problému bez kvalitných dát často vedie k klesajúcim výnosom.
Musíte si vybrať medzi kompresiou a expanziou.
Väčšina produkčných systémov umelej inteligencie používa oboje. Tímy trénujú veľké modely, aby posúvali strop presnosti, a potom ich komprimujú, aby bol konečný produkt rýchly a cenovo dostupný na spustenie vo veľkom meradle.
Kompresiu modelu zvoľte, keď potrebujete rýchlu a efektívnu umelú inteligenciu, ktorá beží na obmedzenom hardvéri alebo musí reagovať v reálnom čase. Rozšírenie modelu zvoľte pri riešení zložitých problémov, kde presnosť a možnosti sú dôležitejšie ako náklady, alebo pri vytváraní základných modelov, ktoré sa neskôr komprimujú na distribúciu.
A/B testovanie v modelových službách smeruje prevádzku medzi konkurenčnými verziami modelov na meranie reálneho výkonu, zatiaľ čo nasadenie jedného modelu poskytuje jeden model všetkým používateľom. Tímy si medzi nimi vyberajú na základe tolerancie rizika, objemu prevádzky a potreby štatistického overenia pred úplným nasadením.
A/B testovanie pri vydávaní obsahu zahŕňa zavádzanie variácií pre rôzne segmenty publika a meranie výkonnosti, zatiaľ čo jednorazové vydania obsahu ponúkajú jednu verziu všetkým naraz. Každý prístup vyhovuje iným cieľom, pričom A/B testovanie uprednostňuje optimalizáciu na základe dát a jednorazové vydania uprednostňujú rýchlosť a jednoduchosť.
Toto porovnanie analyzuje strategické voľby v strojovom učení medzi adaptáciou domény, ktorá prenáša znalosti z označeného zdrojového prostredia do iného cieľového prostredia, a školením v rámci domény, ktoré vytvára modely výlučne na základe údajov získaných z presného cieľového nastavenia nasadenia.
Toto podrobné porovnanie skúma architektonické rozdiely, prevádzkové limity a reálny výkon adaptívnych inteligenčných systémov v porovnaní so systémami automatizácie s pevným správaním. Pozrieme sa na to, ako systémy, ktoré sa neustále učia z nových environmentálnych údajov, fungujú v porovnaní s rigidnými, predvídateľnými rámcami založenými na pravidlách.
Adaptívne vyhľadávanie dynamicky upravuje spôsob a aké informácie systém načítava na základe dotazu, zatiaľ čo statické vyhľadávacie kanály sa riadia pevnými pravidlami bez ohľadu na kontext. Obe poháňajú moderné aplikácie umelej inteligencie, ale výrazne sa líšia vo flexibilite, nákladoch a presnosti. Výber medzi nimi závisí od zložitosti pracovnej záťaže a rozpočtu.
