نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تعقيدًا ، فإن متطلباتها الحسابية تزداد أيضًا ، مما يجعل نشر هذه النماذج في بيئات محدودة الموارد أمرًا صعبًا. تُعرف نماذج GPT ، على وجه الخصوص ، بحجمها الهائل ، حيث تحتوي بعض النماذج على مئات الملايين إلى مليارات من المعلمات. يجعل هذا الحجم من الصعب استخدامها في التطبيقات التي تتطلب معالجة في الوقت الفعلي أو أجهزة محدودة. لمعالجة هذه المشكلة ، ظهر ضغط نموذج GPT كحل قابل للتطبيق.
نظرة عامة على ضغط نموذج GPT وفوائده
- ضغط نموذج GPT هو عملية تهدف إلى تقليل الحجم والمتطلبات الحسابية لنماذج GPT مع الحفاظ على دقتها. تتضمن هذه العملية تقنيات مختلفة ، مثل التقليم والتكميم والتقطير ، على سبيل المثال لا الحصر. من خلال تطبيق هذه التقنيات ، يمكن أن تصبح نماذج GPT أصغر حجمًا وأسرع وأكثر كفاءة ، مما يجعلها أكثر سهولة للنشر في البيئات محدودة الموارد.
- تتمثل إحدى مزايا ضغط نموذج GPT في قدرته على تقليل حجم النموذج والمتطلبات الحسابية ، مما يؤدي إلى استهلاك أقل للذاكرة وأوقات استدلال أسرع. يمكن أن يؤدي هذا الانخفاض في الحجم والمتطلبات الحسابية أيضًا إلى توفير كبير في التكاليف ، حيث تتطلب النماذج الأصغر قوة حسابية أقل ، والتي قد تكون باهظة الثمن للحفاظ عليها.
- فائدة أخرى لضغط نموذج GPT هي قدرته على تحسين كفاءة النموذج ، مما يجعله أكثر سهولة للنشر على الأجهزة ذات الأجهزة المحدودة ، مثل الأجهزة المحمولة وأجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة المدمجة. تتيح إمكانية الوصول هذه استخدام نماذج GPT في تطبيقات الوقت الفعلي التي تتطلب تنبؤات سريعة ودقيقة ، مثل التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
