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壓縮算法為大語(yǔ)言模型“瘦身”
2024-11-23 10:36:05 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào) 編輯:
據(jù)美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)旗下網(wǎng)站19日?qǐng)?bào)道,美國(guó)普林斯頓大學(xué)和斯坦福大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出一種新壓縮算法CALDERA,能精簡(jiǎn)大型語(yǔ)言模型(LLM)的海量數(shù)據(jù),為L(zhǎng)LM“瘦身”。這項(xiàng)算法不僅有助保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、節(jié)約能源、降低成本,還能推動(dòng)LLM在手機(jī)和筆記本電腦上高效使用。

團(tuán)隊(duì)舉例稱(chēng),當(dāng)人們使用ChatGPT時(shí),請(qǐng)求會(huì)被發(fā)送到OpenAI公司的后端服務(wù)器進(jìn)行處理。這一過(guò)程不僅成本高昂、能耗巨大,通常還很慢。如果用戶(hù)想要使用消費(fèi)級(jí)圖形處理單元運(yùn)行LLM,就需要對(duì)這些LLM進(jìn)行壓縮。

CALDERA算法通過(guò)減少LLM冗余并降低信息層的精度來(lái)發(fā)揮作用。“瘦身”后的LLM更加精簡(jiǎn),可在手機(jī)或筆記本電腦等設(shè)備上存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn),同時(shí)提供了與未壓縮版本幾乎一樣準(zhǔn)確而微妙的性能。

雖然CALDERA并非首個(gè)壓縮LLM的算法,但其獨(dú)特之處在于兼具“低精度”和“低排序”兩種特性。其中,“低精度”減少了比特?cái)?shù),加快了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理速度。而“低排序”則降低了LLM數(shù)據(jù)中的冗余。

團(tuán)隊(duì)表示,使用CALDERA壓縮的LLM可能適用于那些對(duì)精度要求不是最高的場(chǎng)景。此外,用戶(hù)可在智能手機(jī)或筆記本電腦等設(shè)備上對(duì)壓縮后的LLM進(jìn)行微調(diào),這使其能根據(jù)特定需求調(diào)整模型來(lái)增強(qiáng)隱私,而無(wú)需與第三方共享敏感數(shù)據(jù)。

不過(guò)團(tuán)隊(duì)也提醒道,在智能手機(jī)或筆記本電腦上運(yùn)行LLM,可能會(huì)占用設(shè)備內(nèi)存。

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