מודלים לשוניים מוקטנים מהפכניים גודלים את הגישה לאינטליגנציה מלאכותית בסמארטפונים ומחשבים ניידים. אופטימיזציה של מודלים מייצרת הפחתה משמעותית בעלויות ובצריכת אנרגיה. המשתמשים יכולים כעת ליהנות מביצועים כמעט זהים לאלה של גרסאות מלאות, וכל זאת תוך שיפור הפרטיות ומינימיזציה של התלות בשרתים מרכזיים. התקדמות טכנולוגית זו מאפשרת גם לחברות להתאים את המודלים לצרכיהן הספציפיים מבלי לפגוע באבטחת הנתונים.
דחיסת מודלים לשוניים
מודלים לשוניים גדולים, הידועים בשמות LLMs (Large Language Models), מהפכניים באוטומציה של משימות כגון תרגום ושירות לקוחות. עם זאת, היעילות שלהם פעמים רבות תלויה בהעברת בקשות לשרתים מרכזיים, פעולה שמתבררת כהוצאה יקרה וכמי שדורשת הרבה אנרגיה. כדי להתמודד עם זה, חוקרים הציגו שיטה חדשנית, שמטרתה לדחוס נתונים של LLMs, מה שמוביל לשיפור משמעותי בביצועים תוך הפחתת עלויות.
התקדמויות שיטתיות
אלגוריתם חדש זה, שפותח על ידי מהנדסים בפרינסטון ובסטנפורד, מתבסס על הפחתת יתרונות והדיוק של המידע שמכיל האלגוריתם על שכבותיו של ה-LLM. בזכות גישה זו, LLM דחוס יכול להישמר באופן מקומי על מכשירים כמו סמארטפונים ומחשבים ניידים. הביצועים של מודל זה Comparable לאלה של גרסה לא דחוסה, וכל זאת תוך הבטחת שימוש נגיש יותר.
הקשר ואתגרים באופטימיזציה
אחת מהכותבות המשותפות של המחקר, אנדריאה גולדסמית', מדגישה את החשיבות של הפחתת המורכבות החישובית. הקלה על הדרישות מבחינת אחסון ורוחב פס תאפשר להכניס AI למכשירים המסוגלים לעבד משימות הדורשות זיכרון רב. הבקשות המופנות לשירותים כמו ChatGPT מובילות להוצאות גבוהות כאשר הנתונים מעובדים על ידי שרתים מרוחקים.
הצגת האלגוריתם CALDERA
החוקרים חושפים את האלגוריתם CALDERA, שמשמעותו Calibration Aware Low precision DEcomposition with low Rank Adaptation. חידוש זה יוצג בכנס NeurIPS בחודש דצמבר הקרוב. בתחילה, הצוות הכווין את מחקריו אל סטי נתונים רחבים שנמצאים בשימוש לאימון LLMs ומודלים מורכבים אחרים של AI.
מבנה נתונים ומטריצות
סטי נתונים ומודלים של AI מורכבים ממטריצות, המשמשות לאחסון נתונים. במקרה של LLMs, מדובר במטריצות משקל, שהן ייצוגים מספריים של תבניות המילים. המחקר בדחיסת מטריצות אלו נועד להעלות את היעילות של האחסון מבלי לפגוע באמיתות המידע.
השפעות הדחיסה
חדשנותו של אלגוריתם זה טמועה בשילוב בין שתי תכונות: ייצוג ברזולוציה נמוכה והפחתת דרגות. הראשון אופטימיזציה של אחסון ועיבוד, בעוד שהשני מבטל את היתרונות. בשילוב בין שתי טכניקות אלו, הדחיסה המתקבלת חורגת בהרבה מהדחיסות שמתקבלות על ידי שיטות בודדות.
הערכה ותוצאות
המבחנים שנערכו עם המודלים Llama 2 ו-Llama 3, שהוצבו על ידי Meta AI, מצביעים על רווחים משמעותיים. השיטה מציעה שיפור של כ-5%, מדובר בנתון מרשים למשימות שמשקללות את חוסר הוודאות בחיזוי של רצפי מילים. הביצועים של המודלים המודחסים הוערכו באמצעות מספר סטי משימות שמעידים על היעילות שלהם.
שימוש מעשי ודאגות
הדחיסה של LLMs אלו עשויה לקדם יישומים הדורשים דיוק בינוני. בנוסף, האפשרות להתאים את המודלים ישירות למכשירים חיצוניים כגון סמארטפונים מחזקת את הגנה על פרטיות. על ידי הימנעות מהעברת נתונים רגישים לצדדים שלישיים, תהליך זה מפחית את הסיכונים להפרות נתונים, תוך שמירה על סודיות.
השלכות על המשתמשים
למרות היתרונות הברורים, ישנם אזהרות לגבי השימוש ב-LLMs על מכשירים ניידים. השימוש הדחוס בזיכרון עלול להוביל לטעינה מהירה של הסוללות. רג'רשי סהא, אחד מכותבי המחקר, מציין כי צריכת אנרגיה צריכה להילקח גם בחשבון, ומוסיף כי הגישה המוצעת משתלבת במסגרת רחבה יותר של טכניקות אופטימיזטיביות.
שאלות נפוצות לגבי מודלים לשוניים מוקטנים לביצוע מקומי יעיל
מה היתרונות בשימוש במודלים לשוניים מוקטנים על סמארטפונים ומחשבים ניידים?
מודלים לשוניים מוקטנים מאפשרים שימוש מקומי, מפחיתים את התלות בשרתים מרוחקים. זה משפר את המהירות, מפחית את העלויות של השימוש ומחזק את אבטחת הנתונים, מכיוון שפחות מידע נשלח לענן.
כיצד פועלות טכניקות הדחיסה של המודלים הלשוניים?
טכניקות הדחיסה כמו דחיסה ברזולוציה נמוכה והפחתת דרגות מפחיתות את גודל המודל תוך שמירה על ביצועים מקובלים, ומאפשרות אחסון והרצה של המודלים הללו במכשירים עם יכולות מוגבלות.
האם מודלים לשוניים מוקטנים יכולים להציע ביצועים דומים לאלה של מודלים מלאים?
כן, מודלים לשוניים מוקטנים יכולים להשיג ביצועים קרובים לאלה של מודלים מלאים, במיוחד במשימות שאינן דורשות דיוק קיצוני.
מה ההשפעה של שימוש במודלים הללו על פרטיות המשתמשים?
שימוש במודלים לשוניים בסביבת המכשיר מאפשר הגנה טובה יותר על פרטיות המשתמשים, מכיוון שהנתונים לא עוזבים את המכשיר, מה שמפחית את הסיכונים לדליפת נתונים או גישה לא מורשית.
מה היכולות של סמארטפונים או מחשבים ניידים להריץ מודלים לשוניים מוקטנים?
מודלים לשוניים מוקטנים מיועדים לפעול עם GPU בדרגת צרכן ואינם דורשים משאבים נרחבים, דבר ההופך אותם מתאימים לסמארטפונים ולמחשבים ניידים מודרניים.
כיצד יכולים המשתמשים לכוון את המודלים לפי הצרכים שלהם?
משתמשים יכולים להתאים את המודלים הלשוניים המוקטנים על ידי אימון מקומי עם נתונים ספציפיים במטרה להתאימם לתרחישי שימוש מסוימים מבלי שתצטרכו לשתף נתונים רגישים.
האם מודלים לשוניים מוקטנים קלים ליישום עבור מפתחים?
כן, בעזרת האלגוריתמים והכלים הקיימים, מפתחים יכולים לשלב בקלות מודלים לשוניים מוקטנים באפליקציות שלהם, מה שהופך את הגישה לטכנולוגיית AI ליותר נגיש ופחות מסובך.
אילו סוגי יישומים יכולים להפיק תועלת ממודלים לשוניים מוקטנים?
מודלים לשוניים מוקטנים יכולים להיות מועילים במגוון רחב של יישומים כמו סייענים קוליים, צ'אטבוטים, תרגום אוטומטי ומערכות אחרות שדורשות אינטראקציה מהירה ויעילה.
