Hei ada! Sebagai pembekal model pengubah lain, saya telah menyelam jauh ke dalam dunia pemampatan pengubah. Ini topik hangat hari ini, dan untuk alasan yang baik. Memampatkan transformer ini boleh membawa kepada penjimatan kos, kecekapan yang lebih baik, dan lebih banyak fleksibiliti dalam pelbagai aplikasi. Oleh itu, mari kita meneroka beberapa cara untuk memampatkan model pengubah lain.
1. Pemangkasan
Pemangkasan adalah seperti memberikan pengubah rambut anda. Anda mengeluarkan bahagian yang tidak perlu untuk menjadikannya lebih efisien. Dalam konteks transformer, pemangkasan melibatkan menyingkirkan beberapa berat atau sambungan yang tidak banyak menyumbang kepada prestasi model.
Terdapat pelbagai jenis pemangkasan. Satu pendekatan biasa adalah pemangkasan berasaskan magnitud. Kaedah ini melihat nilai mutlak berat dalam pengubah. Berat dengan magnitud kecil dianggap kurang penting dan boleh dikeluarkan. Sebagai contoh, jika berat mempunyai nilai yang hampir kepada sifar, ia mungkin tidak banyak untuk mempengaruhi output model. Dengan mengeluarkan berat kecil ini, kita dapat mengurangkan saiz model tanpa mengorbankan terlalu banyak ketepatan.
Jenis lain adalah pemangkasan berstruktur. Daripada hanya mengeluarkan berat individu, pemangkasan berstruktur mensasarkan keseluruhan neuron atau lapisan. Ini boleh menjadi lebih berkesan dalam mengurangkan kerumitan komputasi model. Sebagai contoh, jika lapisan tertentu dalam pengubah tidak menambah banyak nilai kepada prestasi keseluruhan, kita boleh mengeluarkannya.
Pemangkasan boleh mengurangkan keperluan penyimpanan model pengubah lain. Ia juga mempercepatkan proses kesimpulan, kerana terdapat pengiraan yang lebih sedikit untuk dilakukan. Walau bagaimanapun, penting untuk mencari keseimbangan yang betul. Sekiranya kita terlalu agresif, kita mungkin akan kehilangan maklumat penting dan merendahkan prestasi model.
2. Kuantisasi
Kuantisasi adalah mengenai mengurangkan ketepatan nombor yang digunakan dalam pengubah. Kebanyakan transformer menggunakan nombor terapung, yang memerlukan banyak ruang penyimpanan. Dengan menukar nombor terapung ini ke format ketepatan yang lebih rendah, kita boleh memampatkan model.
Satu kaedah kuantisasi popular ialah kuantisasi 8-bit. Daripada menggunakan nombor terapung 32-bit, kami menggunakan integer 8-bit. Ini mengurangkan keperluan penyimpanan dengan faktor empat. Idea asas adalah untuk memetakan pelbagai nilai terapung ke nilai integer yang lebih kecil. Sebagai contoh, pelbagai nilai terapung dari -1 hingga 1 boleh dipetakan ke pelbagai integer 8 -bit dari -128 hingga 127.
Terdapat juga teknik kuantisasi yang lebih maju, seperti kuantisasi ketepatan campuran. Kaedah ini menggunakan ketetapan yang berbeza untuk bahagian -bahagian yang berlainan model. Sebagai contoh, bahagian-bahagian model yang lebih sensitif terhadap ketepatan boleh menggunakan nombor ketepatan yang lebih tinggi, manakala bahagian yang kurang sensitif boleh menggunakan nombor ketepatan yang lebih rendah.
Kuantisasi bukan sahaja mengurangkan saiz penyimpanan model tetapi juga mempercepatkan proses kesimpulan. Oleh kerana bilangan bulat lebih mudah diproses daripada nombor terapung, pengiraan boleh dilakukan dengan lebih cepat. Walau bagaimanapun, seperti pemangkasan, kuantisasi juga mempunyai perdagangan. Mengurangkan ketepatan boleh memperkenalkan beberapa kesilapan, yang mungkin menjejaskan ketepatan model.
3. Penyulingan Pengetahuan
Penyulingan pengetahuan adalah seperti mengajar model yang lebih kecil untuk meniru tingkah laku model yang lebih besar dan lebih kompleks. Model yang lebih besar dipanggil model guru, dan model yang lebih kecil dipanggil model pelajar.
Proses ini melibatkan latihan model pelajar untuk mengeluarkan hasil yang sama sebagai model guru. Kami menggunakan output model guru sebagai sasaran untuk model pelajar. Sebagai contoh, jika model guru meramalkan kebarangkalian kelas yang berbeza untuk input, kami melatih model pelajar untuk menghasilkan kebarangkalian yang sama.
Terdapat cara yang berbeza untuk melaksanakan penyulingan pengetahuan. Satu pendekatan yang biasa adalah menggunakan fungsi kerugian yang mengukur perbezaan antara output model guru dan pelajar. Dengan meminimumkan kerugian ini, model pelajar belajar meniru model guru.
Penyulingan pengetahuan boleh menjadi sangat berkesan dalam memampatkan model pengubah lain. Model pelajar boleh mencapai prestasi yang sama dengan model guru dengan parameter yang lebih sedikit. Ini menjadikannya lebih sesuai untuk aplikasi di mana sumber pengiraan terhad.
4. Perkongsian dan penggunaan semula model
Dalam banyak kes, model pengubah lain yang berbeza mungkin mempunyai beberapa bahagian biasa. Dengan berkongsi dan menggunakan semula bahagian biasa ini, kita dapat mengurangkan saiz keseluruhan model.
Sebagai contoh, sesetengah transformer mungkin menggunakan lapisan embedding atau mekanisme perhatian yang sama. Daripada melatih bahagian -bahagian ini secara berasingan untuk setiap model, kita boleh berkongsi mereka dalam pelbagai model. Ini bukan sahaja mengurangkan keperluan penyimpanan tetapi juga mempercepatkan proses latihan.
Perkongsian dan penggunaan semula model boleh dilaksanakan dengan cara yang berbeza. Satu pendekatan adalah menggunakan seni bina modular, di mana bahagian -bahagian model yang berbeza direka untuk dikongsi dan digunakan semula dengan mudah. Pendekatan lain adalah dengan menggunakan pembelajaran pemindahan, di mana kami melatih model pada dataset yang besar dan kemudian menyempurnakannya untuk tugas yang berbeza.
5. Pengoptimuman perkakasan
Pengoptimuman perkakasan adalah tentang memanfaatkan sumber perkakasan yang tersedia untuk menjalankan model pengubah yang lain. Platform perkakasan yang berbeza mempunyai keupayaan yang berbeza, dan dengan mengoptimumkan model untuk platform perkakasan tertentu, kita dapat mencapai mampatan dan prestasi yang lebih baik.
Sebagai contoh, sesetengah platform perkakasan menyokong arahan khusus untuk pendaraban matriks, yang merupakan operasi utama dalam transformer. Dengan menggunakan arahan khusus ini, kami dapat mempercepat proses kesimpulan dan mengurangkan keperluan memori.
Satu lagi aspek pengoptimuman perkakasan ialah pengurusan memori. Dengan berhati -hati menguruskan penggunaan memori model, kita boleh mengelakkan peruntukan memori yang tidak perlu dan deallocations. Ini boleh membawa kepada penggunaan sumber perkakasan yang lebih cekap dan pemampatan model yang lebih baik.
Aplikasi model pengubah lain yang dimampatkan
Model pengubah lain yang dimampatkan mempunyai pelbagai aplikasi. Sebagai contoh, dalam peranti mudah alih, di mana penyimpanan dan sumber pengiraan adalah terhad, transformer termampat boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti pemprosesan bahasa semulajadi dan pengiktirafan imej.
Dalam bidang Internet Perkara (IoT), transformer termampat boleh digunakan untuk memproses data dari sensor dalam masa nyata. Oleh kerana peranti IoT sering mempunyai keupayaan kuasa dan pengiraan yang terhad, model termampat lebih sesuai untuk aplikasi ini.
Sekiranya anda berminat untuk mempelajari lebih lanjut mengenaiPengubah asas,Transformer penerus, atauPengubah tiang fasa tunggal yang dipasang, Jangan ragu untuk melawat laman web kami.
Jika anda berada di pasaran untuk model pengubah lain dan ingin membincangkan teknik mampatan atau aspek lain, jangan ragu untuk menjangkau. Kami di sini untuk membantu anda mencari penyelesaian terbaik untuk keperluan anda.
Rujukan
- Han, Song, Huizi Mao, dan William J. Dally. "Mampatan Deep: Memampatkan rangkaian saraf yang mendalam dengan pemangkasan, kuantisasi terlatih dan pengekodan Huffman." Arxiv Preprint Arxiv: 1510.00149 (2015).
- Hinton, Geoffrey, Oriol Vinyals, dan Jeff Dean. "Menyuling pengetahuan dalam rangkaian saraf." Arxiv Preprint Arxiv: 1503.02531 (2015).
- Jacob, Benoit, Skirmantas Kligys, Bo Chen, Menglong Zhu, Matthew Tang, Andrew Howard, Hartwig Adam, dan Dmitry Kalenichenko. "Kuantisasi dan Latihan Rangkaian Neural untuk Kesimpulan Integer-Aritmetik sahaja." Prosiding Persidangan IEEE mengenai Visi Komputer dan Pengiktirafan Corak. 2018.
