“`html
ZipNN: Новый метод без потерь сжатия, адаптированный для нейронных сетей
Быстрый рост больших языковых моделей (LLMs) выявил важные проблемы инфраструктуры при развертывании моделей и их коммуникации. По мере увеличения размеров и сложности моделей возникают проблемы с хранением, памятью и пропускной способностью сети.
Проблемы хранения и передачи данных
Современные модели, такие как Mistral, требуют огромных ресурсов сети и могут генерировать более 40 ПБ переданной информации ежемесячно. Требования к хранению могут превышать размер оригинальной модели в сотни или тысячи раз.
Методы сжатия моделей
Существующие исследования в области сжатия моделей предлагают несколько подходов для уменьшения их размеров, включая:
- Прореживание
- Изменение архитектуры сети
- Дистилляция знаний
- Квантование
Квантование – самый популярный метод, который жертвует точностью ради эффективности хранения и скорости вычислений.
Метод ZipNN
Исследователи из IBM, Тель-Авивского университета и других ведущих учреждений предложили метод сжатия ZipNN, который показывает отличные результаты в снижении размера моделей. Он может сжимать нейронные сети до 33%, а в некоторых случаях – более 50% от оригинального размера.
ZipNN позволяет сэкономить трафик сети до одного эксабайта в месяц на платформах распространения моделей.
Эффективная архитектура
Архитектура ZipNN оптимизирована для параллельного сжатия моделей нейронных сетей. Методология основана на подходе деления на фрагменты, что делает его особенно подходящим для GPU с несколькими ядрами. Сжатие происходит на двух уровнях: уровне фрагмента и уровне байтовых групп.
Экспериментальные результаты
Испытания ZipNN показали, что хотя альтернативные методы, такие как LZ4 и Snappy, быстрее, они не обеспечили экономии в сжатии. Замеры скорости загрузки показали, что кэшированные загрузки значительно быстрее.
Преимущества ZipNN
Исследования ZipNN подчеркивают, что значительные неэффективности в хранении и коммуникации моделей все еще существуют. Сжатие моделей может помочь сэкономить пространство и пропускную способность без ущерба для целостности модели.
Как использовать ИИ в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите применение ZipNN:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее ИИ-решение.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
