Så gör du din LLM mindre och snabbare med kvantisering och pruning

En språkmodell i full precision tar mycket minne och svarar långsamt på egen hårdvara. Kvantisering och pruning löser det på två olika sätt: den ena sänker precisionen i vikterna, den andra tar bort det som bidrar minst. Resultatet är en mindre modell som är billigare att köra.

Kvantisering sänker precisionen

Kvantisering minskar antalet bitar per vikt, ofta från 16-bitars flyttal till 8 eller 4 bitar. Modellen blir mindre och snabbare eftersom färre bitar flyttas per beräkning. Det vanligaste verktyget är llama.cpp med GGUF-formatet, där du laddar en redan kvantiserad modell. Nivån Q4_K_M är en etablerad avvägning mellan storlek och kvalitet. För Hugging Face-modeller kvantiserar bitsandbytes i farten med 8 eller 4 bitar.

Pruning tar bort det som inte används

Pruning stänger av vikter eller hela neuroner som bidrar lite. Strukturerad pruning tar bort hela kanaler eller lager och ger störst fartvinst, medan ostrukturerad pruning nollställer enskilda vikter. Efter pruning behöver modellen oftast en kort finjustering för att ta igen kvalitetstappet.

Mät på din egen uppgift

Börja med kvantisering; det är enkelt och behåller oftast kvaliteten väl. Använd pruning när du vet exakt vilken hårdvara som ska köra modellen. Oavsett metod: utvärdera på din egen data och din egen uppgift, inte bara på publika benchmarks. En modell som tappar några poäng på ett generellt test kan ändå vara fullt tillräcklig för ditt användningsområde.

Källa: Kdnuggets