Yapay Zeka

Yandex Araştırmaları, LLM Sıkıştırma Alanında İki Yeni Yöntem Geliştirdi

TeknolojiWins Haber Merkezi
  • 23 Temmuz 2024
  • Okuma süresi: 4 dakika
Yandex Araştırmaları, LLM Sıkıştırma Alanında İki Yeni Yöntem Geliştirdi

Yandex Araştırmaları, LLM Sıkıştırma Yöntemleriyle Yapay Zeka Dağıtım Maliyetlerini 8 Kata Kadar Azalttı.

Yandex Research, IST Austria, NeuralMagic ve KAUST iş birliğiyle, büyük dil modelleri (LLM) sıkıştırma alanında devrim niteliğinde iki yeni yöntem geliştirdi: AQLM (Additive Quantization for Language Models) ve PV-Tuning. Bu yenilikçi sıkıştırma teknikleri, model boyutunu 8 kata kadar küçültürken, yanıt kalitesini %95 oranında koruyor. Ekipman maliyetlerini büyük ölçüde düşüren bu yöntemler, yapay zeka dağıtımına giriş engelini önemli ölçüde azaltıyor.

AQLM ve PV-Tuning’in Yenilikçi Özellikleri

AQLM, LLM’lerin sıkıştırılması için bilgi erişiminde kullanılan eklemeli niceleme yöntemini kullanıyor. Bu teknik, bellek tüketimini azaltarak LLM’lerin ev bilgisayarları gibi günlük cihazlarda çalışmasını mümkün kılıyor. PV-Tuning ise model sıkıştırma sürecinde oluşabilecek hataları düzeltiyor. Bu iki yöntem bir araya getirildiğinde, sınırlı bilgi işlem kaynaklarıyla bile yüksek kaliteli yanıtlar sağlayan kompakt modeller sunuluyor.

Performans ve Değerlendirme

AQLM ve PV-Tuning’in etkinliği, popüler açık kaynaklı modeller olan LLama 2, Mistral ve Mixtral üzerinde titizlikle test edildi. WikiText2 ve C4 gibi İngilizce karşılaştırma ölçütleri kullanılarak yapılan testlerde, sıkıştırılmış modellerin %95 oranında yanıt kalitesini koruduğu gözlemlendi.

Kimler Faydalanabilir?

Bu yeni sıkıştırma yöntemleri, tescilli ve açık kaynaklı dil modellerini geliştiren ve dağıtan şirketler için büyük bir maliyet avantajı sağlıyor. Özellikle 13 milyar parametreye sahip Llama 2 gibi modeller, sıkıştırma sonrası tek bir GPU üzerinde çalışarak donanım maliyetlerinde 8 kata kadar azalma sağlıyor. Bu, girişimciler, bireysel araştırmacılar ve LLM meraklılarının gelişmiş modelleri günlük bilgisayarlarında çalıştırabilmesine olanak tanıyor.

Yeni LLM Uygulama Alanları

AQLM ve PV-Tuning, sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda çevrimdışı olarak LLM’lerin kullanılmasını sağlıyor. Akıllı telefonlar, akıllı hoparlörler gibi cihazlara entegre edilebilen bu modeller, kullanıcıların internet bağlantısı olmadan metin ve görüntü oluşturma, sesli yardım, kişiselleştirilmiş öneriler ve gerçek zamanlı dil çevirisi gibi hizmetlere erişimini mümkün kılıyor.

Uygulama ve Erişim

Geliştiriciler ve araştırmacılar, GitHub üzerinden AQLM ve PV-Tuning’e erişebilir ve demo materyallerini kullanarak çeşitli uygulamalar için sıkıştırılmış LLM’leri etkili bir şekilde eğitebilirler. Ayrıca, bu yöntemlerle sıkıştırılmış popüler açık kaynaklı modelleri indirebilirler.

ICML’de Öne Çıktı

Yandex Research’ün AQLM sıkıştırma yöntemine ilişkin bilimsel makalesi, Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı’nda (ICML) yayınlanarak büyük ilgi gördü. IST Austria ve Neural Magic’ten uzmanların katkılarıyla hazırlanan bu çalışma, LLM sıkıştırma teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.

 

Yandex Research’ün geliştirdiği AQLM ve PV-Tuning yöntemleri, yapay zeka alanında devrim yaratacak nitelikte. Bu sıkıştırma teknikleri, büyük dil modellerini daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale getirerek, geniş bir kullanıcı kitlesinin bu ileri teknolojiye erişimini sağlıyor. Özellikle girişimciler ve bireysel araştırmacılar için büyük bir fırsat sunan bu yenilikler, yapay zeka dağıtımının geleceğini şekillendirecek gibi görünüyor.

Yorum yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir