大規模言語モデル (LLM) は、機械が人間のようなテキストを理解して生成する方法を再定義しました。これらのモデルは、とりわけ自然言語処理やリアルタイム翻訳システムにおける画期的な機能を示しています。しかし、LLM の規模が拡大するにつれ、業界全体にとって大きな課題が 1 つ残っています。それは、リソースの集約性です。LLM は多くの場合、数十億ものパラメーターを含み、膨大な計算能力、大量のメモリ、およびかなりのエネルギー消費を必要とします。実際には、特にリアルタイムアプリケーションやリソースに制約のある環境では、これらのモデルの導入はコストがかかり、非効率的で、持続不可能になる可能性があります。
LLM 蒸留と LLM プルーニングは、パフォーマンスを維持しながらリソースを管理するのに非常に役立ちます。これらの戦略により、AI モデルを使用およびトレーニングしている企業は、LLM の規模と計算要件を大幅に削減しながら、LLM の高いパフォーマンスを維持できます。
重要なポイント
- LLM蒸留とLLMプルーニングは、モデルサイズと計算コストの削減に使用され、より効率的なAI導入を可能にします。
- 蒸留は、パフォーマンスを大幅に低下させることなく、大規模な「教師」モデルから小規模な「学生」モデルに知識を伝達します。
- プルーニングによって不要なパラメーターが削除され、推論速度が向上し、必要なメモリが削減されます。
- これらの手法は、LLMを小言語モデル（SLM）に変換することで、リソースが限られている環境でのリアルタイムの処理と展開を可能にします。
LLM について理解する
大規模言語モデルは、膨大な量のテキストデータから学習するディープニューラルネットワークです。これらのモデルは、広範囲にわたるトレーニングを通じて、一貫性があり、文脈的に正確で、言語的に複雑な応答を生成する能力を養います。LLM の最も顕著な例としては、GPT-4 や BERT があり、これらには数十億のパラメーターが含まれます。
これらのモデルには、チャットボット、コンテンツ生成、機械翻訳など、多くの用途があります。しかし、その規模と複雑さには課題があります。機械学習用の大規模なデータセットで使用されるような大規模なデータセットで LLM をトレーニングして実行するには、GPU クラスターから大量のメモリ容量まで、膨大な計算リソースが必要です。さらに、リアルタイムアプリケーションにデプロイすると、レイテンシが増加し、エネルギー消費が高くなることが多く、モバイル環境やエッジコンピューティング環境での使用は現実的ではありません。
問題は、モデルが大きいほど、導入が難しくなり、コストが高くなることです。そのため、LLM 蒸留と LLM プルーニングによってこれらのモデルを最適化することは、パフォーマンスを向上させるだけでなく、効率を最大化し、AI モデルをよりアクセスしやすくスケーラブルにするためにも必要です。
蒸留とプルーニングによるLLMのSLMへの転換
LLM 蒸留と LLM プルーニングの目標は、大規模モデルを次のように変換することです。 小言語モデル （SLM）オリジナルモデルのパフォーマンスを可能な限り維持しながら。この変革は、計算能力とメモリが限られている環境に AI モデルをデプロイするうえで重要です。どちらの手法もモデル全体のサイズと複雑さを軽減し、リソースに制約のある環境でも使用できるようになります。
小言語モデルの定義
スモールランゲージモデル (SLM) は、蒸留やプルーニングなどの方法でラージランゲージモデルを最適化した結果です。これらのモデルは、パラメーターの数という点でははるかに小さいものの、特定のタスクでは高いレベルの精度とパフォーマンスを維持できます。SLM は、モバイルアプリケーション、エッジコンピューティング、またはインフラストラクチャが限られている環境など、リアルタイムのパフォーマンス、低遅延、およびエネルギー効率が重要な状況で特に役立ちます。
モデルサイズの縮小により、高度な自然言語理解という利点を持ちながら、リソースの少ない環境でもSLMをより簡単に導入できます。これは、クラウドベースのシステムからデバイス上の処理まで、さまざまなプラットフォームにわたって AI ソリューションを拡張したいと考えている組織にとって特に重要です。次のような手法があります。 ミクスト・オブ・エキスパート合同法律事務所 モデルが特定のタスクに最も関連するパラメーターのみを利用できるようにすることで、より効率的なソリューションにつながります。
蒸留とプルーニングの影響
LLM蒸留とLLMプルーニングの適用は、AIの導入に広範囲にわたる影響を及ぼします。これらの手法を使用することで、中核となる機能を損なうことなく、大規模モデルを管理しやすいサイズに縮小できます。これらの方法で LLM を SLM に変換すると、リアルタイム AI サービスの提供に不可欠な、処理時間の短縮、メモリ消費量の削減、レイテンシの削減が可能になります。さらに、これらの最適化により、特殊なハードウェアを必要とせずに、クラウドコンピューティングからエッジデバイスまで、より幅広い導入オプションが可能になります。
利用している組織 LLM サービス たとえば、顧客とのリアルタイムのやり取りでは、蒸留技術やプルーニング技術を採用することで、システムの応答性を大幅に向上させることができます。これはユーザーエクスペリエンスの向上と運用コストの削減につながり、開発者とエンドユーザーの双方にとってメリットのあるシナリオとなります。
蒸留とは？
基本的に、モデル抽出とは、大規模で複雑なモデル（「教師」と呼ばれる）から、より小さく、より効率的なモデル（「学生」と呼ばれる）に知識を伝達するプロセスです。小さい方のモデルは、その出力を近似することで、大きい方のモデルの動作を再現する方法を学習します。目標は、学生モデルがターゲットタスクで教師モデルと同様のパフォーマンスを達成することですが、パラメーターははるかに少なく、計算オーバーヘッドも抑えられるようにすることです。
LLM知識抽出の概念は、いくつかのステップに分けることができます。
- 教師モデルのトレーニング: 最初のステップは、特定のデータセットで大規模で複雑な LLM をトレーニングすることです。教師モデルはデータ内の複雑なパターンをキャプチャし、それを後で小さなモデルにまとめます。
- 学生モデルの作成: 学生モデル（通常は教師の小さなバージョン）は、教師モデルのアウトプットを模倣するようにトレーニングされています。学生は元のデータセットから直接学習するのではなく、教師が行った予測から学習します。
- 蒸留に関する知識: トレーニングの過程で、学生モデルは教師の行動を再現することを学びます。最適化プロセスにより、学生はパラメータの数を大幅に減らしながら、教師の精度をほとんど維持できます。
LLMにとって、このプロセスは、元の大規模モデルのような高いリソースを必要とせずに、複雑なタスクでもうまく実行できるモデルを作成するために非常に重要です。
蒸留のメリット
急速に発展する人工知能の環境では、モデルの効率とスケーラビリティが最も重要です。パフォーマンスを犠牲にすることなく、大規模言語モデル (LLM) をより小さく、より管理しやすいモデルへと最適化するための重要な手法として、モデル抽出が重要になってきています。蒸留により、大規模な教師モデルからよりコンパクトな学生モデルに知識を移転することで、組織は実践的な制限に対処しながら高度なAIの強みを活用できるようになります。蒸留のメリットは大きく、AI ソリューションの使いやすさと展開を強化するさまざまなメリットがあります。LLM 蒸留には次のようなメリットがあります。
- モデルサイズの縮小: 蒸留の主な利点は、教師モデルと比較して、学生モデルのパラメーター数が大幅に減少することです。この削減により、メモリフットプリントが小さくなり、計算量の削減につながります。
- パフォーマンスの維持: サイズを小さくしたにもかかわらず、蒸留をうまく行えば、教師モデルのパフォーマンスの大部分は維持されます。これにより、学生モデルは同様の精度と効率でタスクを実行できます。
- 導入の柔軟性の向上: 抽出モデルのサイズが小さいため、クラウドベースのサービスからモバイルデバイスに至るまで、より幅広い環境に展開できます。
- コスト効率: 計算要件が軽減されるということは、組織がより低コストでAIモデルを導入できることを意味し、過剰なハードウェア投資なしにAIソリューションを拡張することが可能になります。
蒸留は、大規模なモデルをより効率的な対応モデルに最適化するための主要な手法となっています。特に、リソースに制約のある環境で高いパフォーマンスを維持しながら維持する必要のある小さな言語モデルを扱う場合はそうです。 LLM アライメント。
プルーニングとは
プルーニングは、大規模言語モデル (LLM) を最適化するためのもう 1 つの手法です。大規模なモデルから小さなモデルに知識を伝達することに重点を置く蒸留とは異なり、プルーニングではモデル自体から不要または冗長なパラメーターを削除する必要があります。このプロセスによってモデルの複雑さが軽減され、推論時間の短縮とメモリ消費量の削減につながります。LLM 最適化で一般的に使用されるプルーニングには、主に 2 つのタイプがあります。
- ウェイトプルーニング: このタイプのプルーニングでは、全体的な出力にほとんど寄与しないモデルのニューラルネットワーク内の個々の重みが排除されます。これらの重みをゼロにすることでモデルはよりスパースになり、パフォーマンスに大きな影響を与えずに計算コストを削減できます。
- 構造化されたプルーニング: 構造化プルーニングは、ネットワーク内のレイヤー、ニューロン、またはチャネル全体を削除する、より積極的なプルーニング形式です。このアプローチはより構造化されており、モデルサイズを大幅に縮小できますが、モデルのパフォーマンスを過度に低下させないように注意深く調整する必要があります。
プルーニングのメリット
人工知能を採用する組織が増えるにつれ、効率的なモデルの必要性はかつてないほど重要になっています。プルーニングは、不要なパラメーターを体系的に削除することで大規模言語モデル (LLM) を効率化する強力な最適化手法です。このプロセスによってモデルの複雑さが軽減されるだけでなく、運用効率も向上します。プルーニングは冗長性を排除することで、パフォーマンスの大幅な向上とリソースの節約につながります。LLM の最適化におけるプルーニングの利点は大きく、次のようなものがあります。
- 推論の高速化: プルーニングは不要なパラメーターを削除することでモデルの推論速度を速めます。これはリアルタイムアプリケーションにとって重要です。
- メモリ使用量の削減: プルーニングモデルはメモリ消費量が少ないため、スマートフォンや IoT デバイスなど、リソースが限られているデバイスへの展開に適しています。
- エネルギー効率: モデルサイズを小さくすると消費電力が削減されます。これは、特にモバイル環境やエッジコンピューティング環境における持続可能なAIプラクティスに不可欠です。
- スケーラビリティ: モデルの効率を最適化することで、プルーニングはよりスケーラブルな AI ソリューションを実現し、組織は計算インフラストラクチャに負担をかけずに多数のモデルをデプロイできるようになります。
プルーニングを蒸留と組み合わせることで、LLMは最小限のリソース消費でフラッグシップモデルのパフォーマンスを実現する非常に効率的なSLMに変換できます。
ミントロンのアプローチ
LLMを最適化する最も高度な方法の1つがMinTronアプローチです。これは、蒸留とプルーニングの両方を統一されたフレームワークに組み合わせたものです。MinTronは両方の手法の長所を活用することで、タスクでのパフォーマンスを維持しながら、大規模モデルの効率を最大化します。さらに、次のことも可能です。 LLM の微調整 パフォーマンスをさらに最適化し、特定のユースケースに適応させるためです。
MinTronのアプローチは通常、次の手順に従います。
- 初期モデル蒸留: 大規模なモデルは抽出プロセスを経て、教師モデルの知識と能力の多くを保持した小さな学生モデルが作成されます。この最初のステップにより、モデルのサイズを大幅に縮小しつつ、目標とするタスクで高いレベルでパフォーマンスを発揮できるようになります。
- 蒸留モデルのプルーニング: モデルが抽出されたら、次のステップは学生モデルにプルーニング技術を適用することです。MinTronアプローチでは、モデルのパフォーマンスにほとんど寄与しない重複した重みやニューロン全体を削除することで、モデルのサイズと複雑さをさらに軽減できます。このステップにより、モデルが現実世界でのデプロイメントに最適化され、効率的になります。
- 微調整: プルーニング段階に続いて、モデルは微調整されます。このプロセスでは、プルーニングおよび蒸留されたモデルが元のモデルのパフォーマンスを可能な限り維持できるように、残りのパラメーターが調整されます。微調整を行うと、プルーニング中に発生する可能性のある精度の低下を軽減できます。
ザの ミントロンアプローチ LLM蒸留とLLMプルーニングの理想的な組み合わせです。両方の手法を使用することにより、大幅に小型で高速になるだけでなく、高いパフォーマンスを維持できるモデルが得られるため、モバイルデバイスやエッジコンピューティングなどのリソースに制約のある環境への導入に最適です。MinTron アプローチの利点には以下が含まれます。
- 効率の最大化: 蒸留とプルーニングを組み合わせることで、強力なパフォーマンス指標を維持しながら、モデルのサイズと複雑さの両方を削減できます。
- スケーラビリティ: MinTronモデルは拡張性が高く、クラウドベースのシステムからエッジデバイスまで、幅広いプラットフォームへの展開に最適です。
- レイテンシーの向上: モデルのサイズを小さくすると、リアルタイムアプリケーションにとって重要な推論時間が短縮されます。
適切なテクニックの選択
どの手法を選択するかは、AI モデルまたはアプリケーションの要件、利用可能なリソース、およびデプロイ環境に大きく依存します。
- リソースの可用性: モバイルデバイスやエッジコンピューティングなど、計算リソースが限られている環境で作業している場合は、プルーニングが最も効果的な戦略かもしれません。プルーニングされたモデルは、必要なリソースも少なく、限られたハードウェアでもより効率的に実行できます。
- パフォーマンス要件: 高い精度と性能を維持することがより重要な場合は、LLM蒸留の方が適切な場合があります。蒸留モデルは元のモデルの性能の大部分を保ちながらサイズを小さくするので、高い精度が要求される作業には理想的です。
- デプロイ環境: 自動運転車や AI 主導のカスタマーサポートシステムなど、リアルタイムのパフォーマンスと低遅延の両方を必要とする環境にモデルをデプロイする場合は、蒸留とプルーニング (MinTron アプローチで使われているような) を組み合わせるのが最適な選択かもしれません。これにより、モデルが効率的であると同時に、迅速かつ正確な結果を出すことができるようになります。
AI モデルに適した手法を選択することは、AI モデルのパフォーマンスと効率を最適化するために重要です。LLM を SLM に変換することで、組織はよりスケーラブルで費用対効果の高い AI ソリューションを実現できます。
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LLMの抽出とプルーニングにより、企業はAIモデルの効率を何倍も向上させることができ、さまざまなプラットフォームでよりアクセスしやすく、スケーラブルになります。これらの手法は LLM の規模と複雑さを軽減すると同時に、高いレベルのパフォーマンスを維持しながら、より迅速で効率的なデプロイを可能にします。
Sapienでは、LLM蒸留やLLMプルーニングなどの手法による大規模言語モデルの最適化を専門としています。当社の LLM サービスは、企業が AI モデル用のカスタムデータパイプラインを構築し、モデルが効率的で高いパフォーマンスを発揮できるように支援します。一緒に仕事をしているかどうか 機械学習用の大規模データセット また、LLMアライメントの最適化を検討している場合も、当社のグローバルに分散したラベラーの従業員とゲーミフィケーションプラットフォームが、モデルの微調整に役立ちます。
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よくある質問
Sapienは蒸留によってAIモデルをどのように改善しているのでしょうか？
Sapienでは、大規模で高精度のモデル（教師モデル）を使用してLLM蒸留を適用し、小規模モデル（学生モデル）をトレーニングしています。このプロセスにより、より大きなモデルから小さなモデルに知識が伝わり、計算要件を大幅に削減しながら高いパフォーマンスを維持する、より効率的なモデルが得られます。
4つの蒸留方法とは？
LLM蒸留の4つの主な方法は、学生モデルを教師モデルのアウトプット確率と一致するようにトレーニングするロジットマッチング、学生がハードラベルではなく教師のソフトアウトプット確率から学習するソフトラベル蒸留、教師の中間層を利用して学生モデルをトレーニングする特徴ベースの蒸留、特定の下流に合わせて蒸留プロセスを最適化するタスクスペシフィック蒸留です。学生がそれらのタスクをうまくこなせるようにするためのタスク。
蒸留の主な原理は何ですか？
LLM蒸留の主な原則は、大きなモデル（教師）が学んだ知識をより小さなモデル（学生）に圧縮することです。学生モデルは教師の行動を模倣するように訓練されており、わずかな計算要件とメモリ使用量で同様の成果が得られます。
蒸留とプルーニングはどのように連携しますか？
蒸留は、知識をより小さく、より効率的なモデルに移すことにより、モデル全体のサイズを縮小します。一方、プルーニングでは、パフォーマンスにほとんど寄与しない冗長なパラメーターや重みを削除することで、モデルをさらに最適化します。これらの手法を組み合わせて使用すると、元のモデルの精度をほとんど維持しながら、迅速かつ簡単に展開できる、小さくて効率の高いモデルを作成できます。
