Некоторые методы оптимизации работы больших языковых моделей (БЯМ) на локальном компьютере:

• Сжатие моделей. 1 Этот способ позволяет увеличить скорость работы при сохранении высокого уровня качества. 1 Некоторые методы сжатия:
• Квантизация. 15 Уменьшение точности параметров модели, что сокращает её размер и требования к объёму памяти. 1
• Обучение с ограничением. 1 Удаление несущественных параметров (нейронов) из модели. 1
• Дистилляция знаний. 1 Передача знаний от большой учительской модели к меньшей ученической модели. 1
• Факторизация матриц. 1 Разложение больших матриц на произведение более маленьких, что позволяет сократить количество параметров модели. 1
• Параллельная обработка. 1 Позволяет ускорить обучение и инференс моделей, распределяя задачи по нескольким вычислительным узлам или процессорам. 1 Некоторые подходы:
• Параллелизм моделей. 1 Распределение различных частей модели по разным вычислительным устройствам. 1
• Параллелизм данных. 1 Распределение обучающего датасета по разным устройствам, где каждое обрабатывает свой сегмент данных. 1
• Параллелизм пайплайна. 1 Разбиение процесса обучения на последовательные этапы, которые выполняются параллельно на разных устройствах. 1
• Эффективные алгоритмы. 1 Направлены на улучшение скорости обучения и инференса, а также на повышение качества генерации и понимания текста. 1 Некоторые направления разработки эффективных алгоритмов:
• Оптимизация алгоритмов обучения. 1 Разработка более эффективных методов обучения позволяет ускорить процесс адаптации модели к обучающим данным. 1
• Улучшение алгоритмов инференса. 1 Оптимизация процессов, связанных с инференсом, например, с помощью более эффективной работы с памятью и параллельными вычислениями. 1
• Применение аппроксимационных методов. 1 Такие методы, как кластеризация векторов слов или использование приближённых вычислений, позволяют уменьшить вычислительную сложность задач, тем самым ускоряя работу модели. 1
• Адаптивные методы. 1 Подходы, которые динамически меняются в процессе обучения или инференса в зависимости от текущих условий и характеристик данных. 1 Некоторые направления адаптивных методов:
• Адаптивные алгоритмы обучения. 1 Применение алгоритмов, которые адаптируют скорость обучения для каждого параметра модели индивидуально, что позволяет более эффективно находить оптимальные веса и сокращать время обучения. 1
• Адаптивное масштабирование данных. 1 Динамическая адаптация размеров входных данных, например, через изменение разрешения изображений или длины текстовых последовательностей в зависимости от текущей задачи или требований к скорости обработки. 1