大型语言模型 (LLM) 重新定义了机器理解和生成类人文本的方式。这些模型在自然语言处理和实时翻译系统等方面显示了突破性的能力。但是，随着LLM规模的扩大，整个行业仍然面临一个主要挑战：资源密集度。LLM 通常包含数十亿个参数，需要巨大的计算能力、大量的内存和可观的能耗。实际上，部署这些模型可能成本高昂、效率低下且不可持续，尤其是对于实时应用程序和资源有限的环境而言。
LLM 蒸馏和 LLM 修剪对于在保持性能的同时管理这些资源非常有用。这些策略允许公司使用和训练人工智能模型来保持 LLM 的高性能，同时大幅降低其规模和计算要求。
关键要点
- LLM 蒸馏和 LLM 修剪用于减少模型大小和计算成本，从而实现更高效的人工智能部署。
- 蒸馏将知识从大型 “教师” 模型转移到较小的 “学生” 模型，而不会造成显著的性能损失。
- 修剪消除了不必要的参数，提高了推理速度并降低了内存需求。
- 通过将 LLM 转换为小型语言模型 (SLM)，这些技术可以在资源有限的环境中进行实时处理和部署。
了解 LLM
大型语言模型是深度神经网络，可从大量文本数据中学习。通过大量训练，这些模型培养了生成连贯、上下文准确且语言复杂的回应的能力。LLM 的一些最著名的例子包括 GPT-4 和 BERT，它们包含数十亿个参数。
这些模型有许多应用，例如聊天机器人、内容生成和机器翻译。但是，它们的大小和复杂性带来了挑战。在大型数据集（例如用于机器学习的大型数据集中的数据集）上训练和运行 LLM 需要大量的计算资源，从 GPU 集群到庞大的内存容量。最重要的是，它们在实时应用程序中的部署通常会导致延迟增加和高能耗，这使得它们不适合在移动或边缘计算环境中使用。
问题是：模型越大，部署起来就越困难和昂贵。因此，通过 LLM 蒸馏和 LLM 修剪来优化这些模型不仅可以提高性能，而且对于最大限度地提高效率和使 AI 模型更易于访问和可扩展性是必要的。
通过蒸馏和修剪将 LLM 变成 SLM
LLM 蒸馏和 LLM 修剪的目标是将大型模型转换为 小型语言模型 （SLM），同时尽可能保留原始模型的性能。这种转变是在计算能力和内存有限的环境中部署 AI 模型的关键。这两种技术都降低了模型的总体大小和复杂性，使其能够在资源更加受限的环境中使用。
定义小型语言模型
小型语言模型 (SLM) 是通过提炼和修剪等方法优化大型语言模型的结果。这些模型的参数数量要小得多，但在特定任务中仍能保持较高的准确性和性能。SLM 在实时性能、低延迟和能效至关重要的环境中特别有用，例如在移动应用程序、边缘计算或基础设施有限的环境中。
模型大小的减小使得 SLM 可以更轻松地在资源匮乏的环境中部署，同时仍具有高级自然语言理解的好处。这对于希望在各种平台（从基于云的系统到设备端处理）上扩展其人工智能解决方案的组织来说尤其重要。诸如此类的技巧 专家混合体 LLM 允许模型仅使用与给定任务最相关的参数，从而提供更有效的解决方案。
蒸馏和修剪的影响
LLM 蒸馏和 LLM 修剪的应用对人工智能的部署具有深远的影响。通过使用这些技术，可以在不影响其核心功能的情况下将大型模型缩小到可管理的大小。通过这些方法将 LLM 转换为 SLM 可以缩短处理时间、降低内存消耗和减少延迟，这对于提供实时 AI 服务至关重要。此外，这些优化允许更广泛的部署选项，从云计算到边缘设备，而无需专门的硬件。
利用的组织 法学硕士服务 例如，对于实时客户互动，可以通过采用蒸馏和修剪技术显著提高其系统的响应能力。这可以增强用户体验并降低运营成本，使其成为开发人员和最终用户的双赢局面。
什么是蒸馏？
模型蒸馏的核心是将知识从大型复杂模型（称为 “教师”）转移到更小、更有效的模型（称为 “学生”）的过程。较小的模型学会通过近似其输出来复制较大模型的行为。目标是让学生模型在目标任务上实现与教师模型相似的性能，但参数要少得多，计算开销也更低。
LLM 知识蒸馏的概念可以分为几个步骤：
- 培训教师模型： 第一步是在给定的数据集上训练一个大型、复杂的 LLM。教师模型捕捉了数据中错综复杂的模式，随后将这些模式提炼成较小的模型。
- 创建学生模型： 学生模型通常是教师模型的较小版本，经过训练可以模仿教师模型的输出。学生不是直接从原始数据集中学习，而是从老师的预测中学习。
- 蒸馏知识： 在培训过程中，学生模型学会复制教师的行为。优化过程确保学生保留了教师的大部分准确性，同时显著减少了参数的数量。
对于 LLM 来说，这个过程对于创建模型极为重要，这些模型可以在复杂任务中表现良好，而无需像原始大型模型那样需要大量资源。
蒸馏的好处
在快速发展的人工智能格局中，模型的效率和可扩展性至关重要。模型蒸馏已成为在不牺牲性能的情况下将大型语言模型 (LLM) 优化为更小、更易于管理的对应模型的关键技术。通过将知识从更大的教师模型转移到更紧凑的学生模型，提炼使组织能够利用高级 AI 的优势，同时解决实际局限性。蒸馏的好处是巨大的，包括一系列优点，可以增强人工智能解决方案的可用性和部署。LLM 蒸馏的好处包括：
- 缩小了模型尺寸： 蒸馏的主要优势是与教师模型相比，学生模型中的参数数量显著减少。这种减少导致更小的内存占用量和更低的计算需求。
- 性能保持： 尽管规模缩小了，但精心蒸馏仍保留了教师模型的大部分性能。这使学生模型能够以类似的准确性和效率执行任务。
- 提高了部署灵活性： 蒸馏模型的较小尺寸使其能够部署在更广泛的环境中，从基于云的服务到移动设备。
- 成本效率： 降低的计算要求意味着组织可以以较低的成本部署 AI 模型，从而无需过多的硬件投资即可扩展 AI 解决方案。
蒸馏已成为将大型模型优化为更高效模型的主要技术，尤其是在处理需要在资源有限的环境中保持高性能同时保持高性能的小型语言模型时 LLM 校准。
什么是修剪？
修剪是另一种优化大型语言模型 (LLM) 的技术。与蒸馏不同，蒸馏侧重于将知识从大型模型转移到较小的模型，而修剪涉及从模型本身中删除不必要或多余的参数。此过程降低了模型的复杂性，从而缩短了推理时间并降低了内存消耗。LLM 优化中常用的修剪主要有两种类型：
- 削减重量： 这种类型的修剪消除了模型神经网络中对总输出的贡献微乎其微的单个权重。通过将这些权重归零，模型变得更加稀少，从而在不显著影响性能的情况下降低了计算成本。
- 结构化修剪： 结构化修剪是一种更具侵略性的修剪形式，可移除网络中的整个层、神经元或通道。这种方法更具结构化，可以显著减小模型大小，但需要仔细调整以避免过度降低模型的性能。
修剪的好处
随着组织越来越多地采用人工智能，对高效模型的需求从未如此迫切。修剪是一种强大的优化技术，它通过系统地删除不必要的参数来简化大型语言模型 (LLM)。该过程不仅降低了模型的复杂性，而且还提高了其运行效率。通过消除冗余，修剪有助于显著提高性能和节省资源。修剪对优化 LLM 的好处是巨大的，包括：
- 更快的推断： 通过移除不必要的参数，修剪可以加快模型的推理速度，这对于实时应用程序非常重要。
- 降低内存使用量： 经过修剪的模型消耗的内存更少，因此更适合部署在资源有限的设备上，例如智能手机或物联网设备。
- 能源效率： 减小模型大小可以降低功耗，这对于可持续的人工智能实践至关重要，尤其是在移动或边缘计算环境中。
- 可扩展性： 通过优化模型的效率，修剪可以实现更具可扩展性的 AI 解决方案，使组织能够部署大量模型而不会使其计算基础设施不堪重负。
与蒸馏相结合，修剪可以将 LLM 转换为高效的 SLM，以最低的资源消耗提供旗舰模型的性能。
minTron 方法
优化 LLM 的最先进方法之一是 minTron 方法，它将蒸馏和修剪结合在一个统一的框架中。通过利用这两种技术的优势，minTron 最大限度地提高了大型模型的效率，同时保持了它们在任务中的性能。此外，你可以 微调 LLM 进一步优化其性能并使其适应特定的用例。
minTron 方法通常遵循以下步骤：
- 初始模型蒸馏： 大型模型经过提炼过程，创建了一个较小的学生模型，保留了教师模型的大部分知识和能力。这一初始步骤可确保模型大小显著减小，同时仍能以较高的水平完成目标任务。
- 修剪蒸馏后的模型： 在对模型进行提炼后，下一步是将修剪技术应用于学生模型。通过移除对模型性能影响最小的冗余权重或整个神经元，minTron 方法进一步降低了模型的大小和复杂性。此步骤可确保模型既高效又针对实际部署进行了优化。
- 微调： 在修剪阶段之后，模型将进行微调。此过程调整其余参数，以确保经过修剪和提炼的模型尽可能保持原始模型的性能。微调有助于减轻修剪期间可能发生的任何潜在精度损失。
这个 minTron 方法 是 LLM 蒸馏和 LLM 修剪的理想组合。通过使用这两种技术，它提供的模型不仅要小得多、速度更快，而且还能保持较高的性能，因此非常适合在移动设备和边缘计算等资源受限的环境中部署。minTron 方法的好处包括：
- 最大限度地提高效率： 将蒸馏和修剪相结合可确保在保持强劲性能指标的同时，减小模型的大小和复杂性。
- 可扩展性： minTron 模型具有高度可扩展性，非常适合在从基于云的系统到边缘设备等各种平台上进行部署。
- 改善了延迟： 模型大小的减小可以缩短推理时间，这对于实时应用程序至关重要。
选择正确的技术
技术的选择在很大程度上取决于人工智能模型或应用程序的要求、可用资源和部署环境。
- 资源可用性： 如果您在计算资源有限的环境中工作，例如移动设备或边缘计算，则修剪可能是最有效的策略。经过修剪的模型需要更少的资源，并且可以在有限的硬件上更高效地运行。
- 性能要求： 如果保持高精度和性能更为重要，则LLM蒸馏可能更合适。蒸馏后的模型保留了原始模型的大部分性能，同时减小了其尺寸，使其成为要求高精度的任务的理想之选。
- 部署环境： 如果您在同时需要实时性能和低延迟的环境中部署模型，例如自动驾驶汽车或人工智能驱动的客户支持系统，则蒸馏和修剪相结合（如minTron方法中所用）可能是最佳选择。这确保了模型既有效又能够提供快速、准确的结果。
为 AI 模型选择正确的技术对于确保 AI 模型针对性能和效率进行优化非常重要。通过将 LLM 转变为 SLM，组织可以实现更具可扩展性、更具成本效益的人工智能解决方案。
使用 Sapien 的数据标签转变您的 AI 模型策略
通过 LLM 提炼和修剪，企业可以多次提高其 AI 模型的效率，使其在各种平台上更易于访问和扩展。这些技术将减小 LLM 的大小和复杂性，同时实现更快、更高效的部署，从而保持高水平的性能。
在 Sapien，我们专门通过 LLM 蒸馏和 LLM 修剪等技术优化大型语言模型。我们的 LLM 服务帮助企业为其 AI 模型构建自定义数据管道，确保其模型高效且高性能。无论你在一起工作 用于机器学习的大型数据集 或者想要优化 LLM 一致性，我们的全球分散式贴标人员队伍和游戏化平台可以帮助微调您的模型。
如果您准备转型 AI 策略并最大限度地提高模型性能，请预约咨询我们。
常见问题解答
Sapien 如何通过蒸馏改进 AI 模型？
在Sapien，我们通过使用大型、高精度的模型（教师模型）来训练较小的模型（学生模型）来应用LLM蒸馏法。该过程将知识从较大的模型转移到较小的模型，从而生成更有效的模型，在保持高性能的同时显著降低计算需求。
四种蒸馏方法是什么？
LLM 蒸馏的四种主要方法是 Logit Matching，其中训练学生模型以匹配教师模型的输出概率；软标签蒸馏，学生从教师的软输出概率中学习，而不是从硬标签中学习；基于特征的蒸馏，利用教师的中间层来训练学生模型；以及针对特定下游任务优化蒸馏过程确保学生在这些任务上表现良好。
蒸馏的主要原理是什么？
LLM 蒸馏的主要原理是将大型模型（教师）学到的知识压缩成一个较小的模型（学生）。学生模型经过训练，可以模仿教师的行为，只需计算要求和内存使用量的一小部分即可产生相似的输出。
蒸馏和修剪如何协同工作？
蒸馏通过将知识转移到更小、更有效的模型中来减小模型的总体规模。另一方面，修剪通过删除对性能影响最小的冗余参数和权重来进一步优化模型。当结合使用时，这些技术可以创建小型、高效的模型，从而保持原始模型的大部分精度，同时更快、更易于部署。
