tag Niceleme

Model Sıkıştırma (Model Sıkıştırma)

Bu sayfada Niceleme (Model Sıkıştırma (Model Sıkıştırma)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Model sıkıştırma (model compression), derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerinin boyutunu, hesaplama maliyetini ve bellek gereksinimlerini azaltmaya yönelik tekniklerin genel adıdır. Milyarlarca parametre içeren büyük yapay zeka modelleri; eğitim sürecinde muazzam donanım kaynakları tüketir ve üretim ortamında yüksek gecikme ile enerji maliyeti yaratır. Sıkıştırma teknikleri, bu ağır modelleri orijinal doğruluk değerlerine yakın tutarken çok daha küçük, hızlı ve verimli hale getirir. Temel model sıkıştırma yöntemleri dört ana başlık altında incelenir. Birincisi budama (pruning): modeldeki önemsiz ağırlıkları veya nöronları tespit edip kaldırarak bağlantılar seyreltilir; yapısal budama (structured pruning) bütün dikkat başlarını veya katmanları çıkarırken yapısal olmayan budama (unstructured pruning) bireysel bağlantıları kaldırır. Bu yöntemle %50-90 oranında parametre azaltımı elde edilebilir. İkincisi niceleme (quantization): 32-bit kayan noktalı ağırlık değerleri 8-bit, 4-bit hatta 2-bit tam sayılara dönüştürülür; bu dönüşüm bellek ayak izini 4-16 kat küçültür ve çıkarım (inference) hızını önemli ölçüde artırır. GPTQ, AWQ ve bitsandbytes bu alanda yaygın kullanılan araçlardır. Üçüncüsü bilgi damıtma (knowledge distillation): büyük bir öğretmen modelin yumuşak olasılık çıktıları küçük bir öğrenci modele aktarılarak kompakt ama güçlü modeller elde edilir; DistilBERT, TinyLLaMA ve Phi ailesi bu yaklaşımın başarılı örnekleridir. Dördüncüsü düşük ranklı ayrıştırma (low-rank factorization): büyük ağırlık matrisleri iki küçük matrisin çarpımına ayrıştırılır; LoRA ve QLoRA bu yaklaşımın modern ve son derece popüler uygulamalarıdır. Pratik ekosistemde GPTQ, AWQ, GGUF ve bitsandbytes gibi araçlar, büyük dil modellerini tüketici sınıfı GPU'larda ve hatta CPU üzerinde çalıştırılabilir hale getirmiştir. llama.cpp projesi, 70 milyar parametreli modellerin sıradan dizüstü bilgisayarlarda çalıştırılmasını mümkün kılmıştır. Model sıkıştırma; akıllı telefon tabanlı konuşma tanıma, gerçek zamanlı nesne algılama, uç cihaz (edge) yapay zekası, kaynak kısıtlı IoT sistemleri ve otonom araç yazılımları gibi kritik alanlarda belirleyici öneme sahiptir. Hesaplama demokrasisi açısından değerlendirildiğinde sıkıştırma teknikleri, güçlü yapay zeka modellerini yalnızca büyük şirketlerin değil bireysel geliştiricilerin ve küçük kuruluşların da kullanabildiği teknolojiler haline getiren en önemli etkenlerden biridir.

compress

Model Sıkıştırma (Model Sıkıştırma)

Model sıkıştırma (model compression), derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerinin boyutunu, hesaplama maliyetini ve bellek gereksinimlerini azaltmaya yönelik tekniklerin genel adıdır. Milyarlarca parametre içeren büyük yapay zeka modelleri; eğitim sürecinde muazzam donanım kaynakları tüketir ve üretim ortamında yüksek gecikme ile enerji maliyeti yaratır. Sıkıştırma teknikleri, bu ağır modelleri orijinal doğruluk değerlerine yakın tutarken çok daha küçük, hızlı ve verimli hale getirir. Temel model sıkıştırma yöntemleri dört ana başlık altında incelenir. Birincisi budama (pruning): modeldeki önemsiz ağırlıkları veya nöronları tespit edip kaldırarak bağlantılar seyreltilir; yapısal budama (structured pruning) bütün dikkat başlarını veya katmanları çıkarırken yapısal olmayan budama (unstructured pruning) bireysel bağlantıları kaldırır. Bu yöntemle %50-90 oranında parametre azaltımı elde edilebilir. İkincisi niceleme (quantization): 32-bit kayan noktalı ağırlık değerleri 8-bit, 4-bit hatta 2-bit tam sayılara dönüştürülür; bu dönüşüm bellek ayak izini 4-16 kat küçültür ve çıkarım (inference) hızını önemli ölçüde artırır. GPTQ, AWQ ve bitsandbytes bu alanda yaygın kullanılan araçlardır. Üçüncüsü bilgi damıtma (knowledge distillation): büyük bir öğretmen modelin yumuşak olasılık çıktıları küçük bir öğrenci modele aktarılarak kompakt ama güçlü modeller elde edilir; DistilBERT, TinyLLaMA ve Phi ailesi bu yaklaşımın başarılı örnekleridir. Dördüncüsü düşük ranklı ayrıştırma (low-rank factorization): büyük ağırlık matrisleri iki küçük matrisin çarpımına ayrıştırılır; LoRA ve QLoRA bu yaklaşımın modern ve son derece popüler uygulamalarıdır. Pratik ekosistemde GPTQ, AWQ, GGUF ve bitsandbytes gibi araçlar, büyük dil modellerini tüketici sınıfı GPU'larda ve hatta CPU üzerinde çalıştırılabilir hale getirmiştir. llama.cpp projesi, 70 milyar parametreli modellerin sıradan dizüstü bilgisayarlarda çalıştırılmasını mümkün kılmıştır. Model sıkıştırma; akıllı telefon tabanlı konuşma tanıma, gerçek zamanlı nesne algılama, uç cihaz (edge) yapay zekası, kaynak kısıtlı IoT sistemleri ve otonom araç yazılımları gibi kritik alanlarda belirleyici öneme sahiptir. Hesaplama demokrasisi açısından değerlendirildiğinde sıkıştırma teknikleri, güçlü yapay zeka modellerini yalnızca büyük şirketlerin değil bireysel geliştiricilerin ve küçük kuruluşların da kullanabildiği teknolojiler haline getiren en önemli etkenlerden biridir.

arrow_forward