Какие виды оптимизации LLM существуют?

Оптимизация больших языковых моделей (LLM) включает несколько направлений:

• Квантование: уменьшение точности весов (например, с float32 до int8), что снижает размер модели и ускоряет инференс с минимальной потерей качества.

• Прореживание (Pruning): удаление незначимых весов или нейронов, чтобы уменьшить размер и вычислительную нагрузку.

• Knowledge Distillation: обучение меньшей модели (студент) на основе предсказаний большой модели (учителя), что позволяет получить компактную и быструю модель.

• Оптимизация архитектуры: использование более эффективных слоёв, например, замена стандартных трансформеров на более лёгкие варианты.

• Кэширование и оптимизация инференса: использование батчирования, кэширование промежуточных результатов, оптимизация вычислительных графов.

• Аппаратные оптимизации: использование специализированных ускорителей (TPU, GPU), а также оптимизированных библиотек (ONNX Runtime, TensorRT).

Каждый из этих методов помогает снизить требования к ресурсам и ускорить работу LLM без значительной потери качества.