Какие существуют способы ограничения памяти в крупных языковых моделях?

Некоторые способы ограничения памяти в крупных языковых моделях (LLM):

• Квантизация. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai scm.etu.ru Уменьшение точности параметров модели. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Этот метод позволяет сократить размер модели, уменьшить требования к объёму памяти и ускорить вычисления. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Обучение с ограничением (Pruning). www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Удаление несущественных параметров (нейронов) из модели. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Это уменьшает количество вычислений и объём памяти, необходимых для хранения и работы модели. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Дистилляция знаний (Knowledge Distillation). www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Передача знаний от большой учительской модели к меньшей ученической модели. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Меньшая модель при этом старается имитировать поведение большей модели, достигая схожего качества при меньших вычислительных затратах. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Факторизация матриц. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Разложение больших матриц на произведение более маленьких, что позволяет сократить количество параметров модели. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Sliding Window Attention (SWA). scm.etu.ru Ограничение области внимания для каждого токена фиксированным окном из предыдущих токенов. scm.etu.ru Этот метод позволяет значительно снизить вычислительные затраты и требования к памяти, сохраняя при этом высокую производительность модели. scm.etu.ru
• PagedAttention. ru.wikipedia.org scm.etu.ru Метод позволяет гибко управлять памятью, разделяя KV-кэш на блоки фиксированного размера и устраняя как внутреннюю, так и внешнюю фрагментацию. scm.etu.ru