В настоящее время широкое распространение и использование нейронных сетей является одним из главных трендов в области информационных технологий. Однако, часто возникает проблема нехватки вычислительных мощностей у устройств для работы с сложными архитектурами нейронных сетей. Это приводит к тому, что пользователи не могут использовать искусственный интеллект на своих мобильных устройствах без доступа к интернету.
Для решения этой проблемы разработан метод сжатия нейронных сетей, который позволяет сокращать объем данных и уменьшать требования к вычислительной мощности, открывая новые возможности для пользователей. Об этом подробно рассказывает ученый Института науки и технологий Сколково, доктор философии, лауреат различных премий в области машинного обучения Денис Кузнеделев.
Сегодня все больше людей и компаний прибегают к использованию искусственного интеллекта для решения различных задач. Однако современные нейронные сети, такие как генеративные и сверточные, имеют высокие требования к вычислительным ресурсам и инфраструктуре, что делает их дорогостоящими для внедрения. Это создает преграды для доступа к технологиям искусственного интеллекта для многих пользователей и малого бизнеса.
Как результат, нейронные сети на устройствах работают либо медленно, либо с ошибками, что ухудшает опыт использования технологий, таких как обработка изображений, распознавание речи или машинные переводы. Проблему нехватки ресурсов и вычислительной мощности можно решить с помощью метода сжатия нейронных сетей.
Суть этого метода заключается в том, что из нейронной сети удаляются наименее значимые компоненты, позволяя уменьшить объем данных и затраты на вычисления. Это позволяет улучшить доступность технологий искусственного интеллекта и привлекает большой интерес в области информационных технологий.
Сжатие нейронных сетей обладает рядом преимуществ и практических применений. Во-первых, оно ускоряет процесс обучения и инференса нейронных сетей, что позволяет получать результаты быстрее и эффективнее. Во-вторых, сжатие позволяет уменьшить объем памяти, необходимый для работы модели, что особенно важно для портативных устройств или устройств с ограниченными ресурсами. В-третьих, сжатие нейронных сетей может повысить точность модели и улучшить качество ее работы, за счет удаления лишних параметров.
Это особенно полезно в случаях, когда требуется высокая эффективность при ограниченных ресурсах. Кроме того, сжатие позволяет улучшить интерпретируемость модели и сделать процесс обучения более прозрачным.
Таким образом, метод сжатия нейронных сетей представляет собой эффективный инструмент для оптимизации и улучшения работы искусственного интеллекта, делая его более доступным и эффективным для широкого круга пользователей.
Появление новой нейросети, в которой уменьшено количество параметров для выполнения математических операций, открывает новые возможности в сфере искусственного интеллекта.
Другой метод сжатия нейросетей заключается в уменьшении точности представления чисел, например, можно использовать четырехбитный формат вместо шестнадцатибитного. Иногда оба варианта применяются одновременно. Это позволяет создавать нейросети, которые не только не уступают в качестве оригинальным моделям, но и требуют меньше вычислительных ресурсов и объема памяти.
Некоторые из популярных нейросетей, такие как «Llama», «Mistral», «Yi», имеют сжатые версии, которые доступны обычным пользователям и практически не уступают по качеству и производительности. Эти сжатые нейросети стали особенно востребованы для запуска на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными возможностями, таких как смартфоны, планшеты и ноутбуки.
Без использования сжатых моделей нейросетей, работа на подобных устройствах может быть либо слишком медленной, либо приходится довольствоваться менее качественными альтернативами. Однако с технологией сжатия нейросетей эта проблема решена.
Эта технология широко применяется в аудио-, видео- и текстовых форматах. Например, благодаря сжатым нейросетям, на мобильных устройствах можно быстро и точно переводить аудио или текст с одного языка на другой.
Кроме того, сжатые нейросети позволяют работать с визуальными объектами, такими как фотографии и видео, без лишней нагрузки на устройства и приложения. С их помощью можно использовать фоторедакторы с искусственным интеллектом для удаления или замены фона, обработки фотографий и применения различных визуальных эффектов.
Обработка видео также значительно ускоряется при помощи сжатых нейросетей: от быстрого создания и монтажа роликов до добавления визуальных элементов в контент.
Современные технологии сжатия нейросетей играют ключевую роль в расширении возможностей мобильных устройств и приложений, позволяя им эффективно обрабатывать разнообразные виды данных и задач, сохраняя высокую производительность и качество.
Сервисы, предоставляемые компаниями, требуют значительных затрат на обработку запросов пользователей с использованием обычных нейронных сетей. Однако применение сжатых нейронных сетей помогает им сэкономить ресурсы. Эта экономия распространяется и на пользователей, особенно если приложение является платным – тем самым стоимость использования сервиса для них снижается, поскольку технология, лежащая в его основе, становится более дешевой.
Одним из неочевидных, но важных преимуществ технологии сжатия нейронных сетей является способность помогать бизнесу сохранять конфиденциальность. Сегодня многие компании используют искусственных интеллектов, таких как умные ассистенты или чат-боты, чтобы обеспечить консультации по рабочим вопросам, такие как составление отчетов. Обычно такие нейронные сети являются массивными, требующими значительных вычислительных ресурсов и памяти, которых может не хватать у компании. В таких случаях они должны обратиться к внешним поставщикам или сервисам, предоставляющим необходимую вычислительную мощность.
Одна из основных проблем возникает, когда устройства пользователей потеряли интернет-соединение, необходимое для работы внешних сервисов. В этом случае алгоритмы сжатия становятся незаменимыми, поскольку они позволяют запускать нейронные сети на обычных компьютерах пользователей с высоким качеством и производительностью.
Это можно сравнить с постоянными умными ассистентами, подобными улучшенным версиям Siri от Apple или «Алисе» от «Яндекса». Они способны работать без подключения к интернету и демонстрируют высокое качество работы благодаря технологии сжатия на обычных устройствах, не уступая «облачным» сервисам.
Сжатие нейросетей играет ключевую роль в различных сферах, особенно в области безопасности, где быстрые вычисления могут быть критически важными. Например, в случае беспилотных автомобилей скорость и качество обработки визуальной информации имеют решающее значение. Для анализа изображений и видео в беспилотных транспортных средствах обычно применяются сверточные нейронные сети (CNN), специально разработанные для этой цели.
Беспилотным автомобилям критически важно распознавать объекты и людей в реальном времени, адекватно реагировать на изменяющиеся условия на дороге, взаимодействовать с другими участниками движения, такими как светофоры, скорые машины и другие службы экстренной помощи. Поэтому необходимость в эффективном и безопасном интеллектуальном решении, способном работать незамедлительно на бортовом компьютере автомобиля без обращения к удаленному серверу, весьма очевидна.
В этом контексте технологии сжатия и ускорения нейронных сетей играют важную роль, позволяя обеспечить необходимую производительность. Это еще одно преимущество технологии сжатия нейронных сетей.
К настоящему моменту ведущие IT-компании, такие как Apple, Huawei, Qualcomm и Samsung, уже имеют свои лаборатории, где активно разрабатываются алгоритмы сжатия нейросетей. Возможно, в ближайшем будущем эти компании будут предлагать сжатые модели нейросетей, открывая новые возможности для разработки продуктов и усовершенствования пользовательских сценариев.
Ожидается, что технология сжатия нейронных сетей будет продолжать развиваться, прежде всего путем дальнейшего сокращения требуемой памяти для хранения параметров моделей, возможно даже до одного бита на параметр.
С целью предоставления возможности для более широкого круга специалистов проводить эксперименты с методами сжатия, мы вместе с другими исследователями от компании «Яндекс» выложили несколько популярных языковых моделей в общий доступ. Ранее для работы с этими моделями требовались мощные и дорогие видеокарты, однако теперь их можно запустить на бесплатной видеокарте в Google Colab, что делает этот процесс более доступным для всех.
Таким образом, технология сжатия нейросетей представляет собой не только перспективное будущее, но и реальность, доступная нам уже сегодня. Она играет важную роль в различных областях, помогая повысить эффективность и безопасность систем, требующих быстрых и точных вычислений.