Для оценки сжатия LLM и повышения его эффективности и надежности, разработаны различные методы сжатия, такие как квантизация и обрезка. Квантизация уменьшает точность параметров, а обрезка удаляет избыточные параметры. Эти методы имеют различные усовершенствования, такие как Activation Aware Quantization (AWQ) и SparseGPT.
Исследование оценивает надежность трех ведущих LLM с использованием пяти передовых методов сжатия по восьми измерениям надежности. Квантизация уменьшает точность параметров с использованием методов, таких как умножение матриц Int8 и активационно-осведомленная квантизация. Обрезка удаляет избыточные параметры, используя стратегии, такие как основанные на величине и калибровочные обрезки. Влияние сжатия на надежность оценивается путем сравнения сжатых моделей с оригинальными, учитывая различные уровни сжатия и уровни разреженности.
Исследование показало, что квантизация превосходит обрезку в поддержании эффективности и надежности. Умеренные диапазоны битов в квантизации неожиданно укрепили этические и справедливые измерения, но крайняя квантизация компрометирует надежность. Исследователи предлагают практические рекомендации для достижения высокой полезности, эффективности и надежности в сжатых LLM, предоставляя ценные идеи для будущих усилий по сжатию.
Чтобы использовать AI в бизнесе, важно:
— Найти точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от использования AI.
— Обеспечить, чтобы ваши усилия в области AI имели измеримый эффект на бизнес-результаты.
— Выбрать инструменты, соответствующие вашим потребностям и предоставляющие возможность настройки.
— Начать с пилотного проекта, собирать данные и осторожно расширять использование AI.
Пример практичного решения AI — AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Для бесплатной консультации по AI посетите AI Lab в Telegram @aiscrumbot.
