Он позволит сократить расходы на их внедрение в 8 раз без потери качества
Учёные Яндекса разработали и опубликовали в свободном доступе новые методы сжатия больших языковых моделей. По мнению специалистов Yandex Study, они позволят бизнесу сократить расходы на вычислительные ресурсы до восьми раз. Разработка будет полезна корпорациям, стартапам и исследователям, которые запускают нейросети на своём оборудовании.
Чтобы большая языковая модель отвечала качественно и быстро, требуется множество дорогостоящих мощных графических процессоров. Решение Яндекса позволяет уменьшить модель в несколько раз, сократить количество необходимых процессоров и запустить её на устройствах с меньшей вычислительной мощностью. А значит внедрение нейросетей и обслуживание оборудования станет дешевле для бизнеса.
Решение Яндекса включает в себя два инструмента. Первый позволяет получить уменьшенную до восьми раз нейросеть, которая быстрее работает и может быть запущена, например, на одном графическом процессоре вместо четырёх. Второй инструмент исправляет ошибки, которые возникают в процессе сжатия большой языковой модели.
Качество ответов оригинальной и сжатой версии нейросети сравнивали на англоязычных бенчмарках. Новый подход показал лучший результат среди всех существующих методов сжатия, отмечают в Яндексе. Метод, созданный в Yandex Study, сохраняет в среднем 95% качества ответов нейросети, а другие популярные инструменты сохраняют для тех же моделей лишь 59% — 90% качества. Код нового метода опубликован на GitHub, также можно скачать уже сжатые с его помощью популярные модели с открытым исходным кодом и обучающие материалы.
