يعتبر حجم النموذج والمتطلبات الحسابية اعتبارات مهمة عند العمل مع نماذج GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا). هذه النماذج ضخمة ، مع ما يصل إلى مليارات من المعلمات ، وقد يستغرق تدريبها أسابيع أو حتى أشهر. ومع ذلك ، يمكن أن يساعد ضغط النموذج في التغلب على هذه المشكلات عن طريق تقليل حجم النموذج مع الحفاظ على أدائه.
طريقة استخدام ضغط النموذج لتقليل حجم نموذج GPT وتحسين الأداء
تهدف تقنيات ضغط النموذج إلى التخلص من المعلمات الزائدة وغير الضرورية في النموذج مع الحفاظ على دقتها. من خلال القيام بذلك ، يمكن جعل النموذج أصغر وأسرع وأقل تكلفة من الناحية الحسابية. فيما يلي بعض الاستراتيجيات لتقليل حجم نموذج GPT وتحسين أدائه باستخدام تقنيات ضغط النموذج:
- التقليم: يتضمن التقليم إزالة المعلمات غير المهمة في النموذج. تتمثل إحدى الطرق الشائعة في تقليم المعلمات بناءً على أهميتها ، والتي يتم تحديدها باستخدام تقنيات مثل التقليم المستند إلى الحجم أو التقليم المستند إلى الحساسية.
- التكميم: التكميم هو عملية تتضمن تقليل عدد البتات المستخدمة لتمثيل أوزان وتفعيل النموذج. هذا يمكن أن يقلل بشكل كبير من متطلبات الذاكرة للنموذج دون التأثير على أدائه.
- تقطير المعرفة: تقطير المعرفة هو أسلوب يتضمن تدريب نموذج أصغر لتقليد سلوك نموذج أكبر. من خلال نقل المعرفة المكتسبة من النموذج الأكبر إلى النموذج الأصغر ، يمكن لهذا الأخير تحقيق أداء مشابه بينما يكون أصغر بكثير.
- البحث عن الهندسة المعمارية: يتضمن البحث عن الهندسة المعمارية العثور على أفضل بنية لمهمة معينة تلقائيًا. يمكن أن تساعد هذه العملية في تحديد البنية الأكثر كفاءة لمهمة معينة ويمكن أن تقلل بشكل كبير من حجم النموذج.
- تقاسم الوزن: مشاركة الوزن هي تقنية تتضمن مشاركة نفس مجموعة الأوزان عبر أجزاء مختلفة من النموذج. يمكن أن يقلل هذا من عدد المعلمات في النموذج مع الحفاظ على دقته.
في الختام ، تعد نماذج GPT معقدة للغاية ومكلفة من الناحية الحسابية ، مما يجعل من الصعب العمل بها في الممارسة العملية. ومع ذلك ، باستخدام تقنيات ضغط النموذج مثل التقليم ، والتكميم ، وتقطير المعرفة ، والبحث المعماري ، ومشاركة الوزن ، من الممكن تقليل حجم النموذج مع الحفاظ على أدائه. يمكن أن يسهل هذا نشر نماذج GPT في تطبيقات العالم الحقيقي بموارد حسابية محدودة.
