Автор: Денис Аветисян
Новый подход HyDRA позволяет эффективно настраивать модели, объединяющие зрение и язык, для работы на мобильных платформах, не увеличивая количество обучаемых параметров.
В статье представлен HyDRA — фреймворк для адаптации мобильных моделей «зрение-язык» с динамической настройкой ранга слоев на основе норм градиентов.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, эффективная адаптация к мобильным устройствам остается сложной задачей из-за высоких вычислительных затрат. В данной работе представлена новая схема ‘HyDRA: Hierarchical and Dynamic Rank Adaptation for Mobile Vision Language Model’, предлагающая иерархическое и динамическое изменение ранга параметров для оптимизации процесса тонкой настройки мобильных моделей, обрабатывающих как текст, так и изображения. Эксперименты показывают, что HyDRA позволяет добиться существенного улучшения производительности — до 4.7
Когда Революция Становится Техдолгом: Ограничения Традиционного Дообучения
Современные большие языковые модели, построенные на архитектуре Transformer, демонстрируют впечатляющую способность к генерации и пониманию текста, однако их полная перенастройка (fine-tuning) требует колоссальных вычислительных ресурсов. Каждый параметр модели, насчитывающий миллиарды величин, нуждается в обновлении для адаптации к конкретной задаче, что влечет за собой значительные затраты времени и энергии, особенно при использовании мощных графических процессоров. Этот процесс становится непомерно дорогим и практически невозможным для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или встроенные системы, что создает серьезные препятствия для широкого применения этих передовых технологий. По сути, высокая эффективность моделей зачастую нивелируется сложностью и стоимостью их адаптации к конкретным потребностям.
Полная перенастройка параметров больших языковых моделей, хотя и демонстрирует высокую эффективность, сталкивается с растущими трудностями по мере увеличения их размера. Процесс требует экспоненциально больше вычислительных ресурсов и памяти, что делает его непрактичным для развертывания на устройствах с ограниченными возможностями — таких как мобильные телефоны или встраиваемые системы. Невозможность адаптировать сложные модели к конкретным задачам на периферийных устройствах существенно ограничивает их потенциальное применение и препятствует широкому распространению технологий искусственного интеллекта за пределами мощных серверных инфраструктур. Таким образом, возникает острая необходимость в разработке альтернативных стратегий, позволяющих эффективно настраивать модели без значительных затрат вычислительных ресурсов.
Ограничения, связанные с полным обучением больших языковых моделей, порождают острую необходимость в разработке более эффективных стратегий дообучения. Традиционные методы, требующие обновления всех параметров модели, становятся непомерно затратными по вычислительным ресурсам при увеличении её масштаба, что препятствует развертыванию на устройствах с ограниченной мощностью. В связи с этим, активно исследуются альтернативные подходы, направленные на оптимизацию процесса дообучения без существенной потери производительности. Такие стратегии включают в себя, например, адаптацию лишь небольшой части параметров, использование квантования или прунинга для снижения вычислительной сложности, а также применение методов дистилляции знаний для передачи навыков от большой модели к более компактной. Успешная реализация этих методов позволит значительно расширить возможности применения больших языковых моделей в различных сферах, делая их доступными для более широкого круга пользователей и устройств.
PEFT: Когда Параметры Подчиняются Эффективности
Параметрически-эффективная тонкая настройка (PEFT) включает в себя ряд методов, таких как LoRA (Low-Rank Adaptation), Prefix-tuning и Serial Adapter, направленных на значительное сокращение количества обучаемых параметров в больших языковых моделях. Вместо обновления всех весов модели, PEFT-методы вводят небольшое количество дополнительных, обучаемых параметров, либо адаптируют существующие веса с помощью низкоранговых матриц или префиксов. Это позволяет достичь сравнимой производительности с полной тонкой настройкой, при этом снижая вычислительные затраты и требования к памяти, что особенно важно для развертывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Например, LoRA может сократить количество обучаемых параметров до менее чем 1
Методы параметро-эффективной тонкой настройки (PEFT), такие как LoRA и адаптеры, позволяют адаптировать большие языковые модели (LLM) к конкретным задачам, не требуя обновления всех параметров модели. Это достигается путем обучения лишь небольшого числа дополнительных параметров, что существенно снижает вычислительные затраты и объем необходимой памяти. Благодаря этому, PEFT особенно эффективны для развертывания LLM на мобильных устройствах и других платформах с ограниченными ресурсами, где полная тонкая настройка всей модели была бы непрактичной или невозможной из-за высоких требований к памяти и вычислительной мощности.
Методы параметрически-эффективной тонкой настройки (PEFT) обеспечивают высокую производительность при минимальных затратах благодаря фокусировке обновлений на ограниченном наборе ключевых параметров. Вместо обновления всех весов большой языковой модели (LLM), PEFT модифицирует лишь небольшую часть, что существенно снижает вычислительные требования и объем необходимой памяти. Это позволяет развертывать и эффективно использовать LLM на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встроенные системы, сохраняя при этом сопоставимую точность и качество генерации текста по сравнению с полной тонкой настройкой.
HyDRA: Динамическая Адаптация Ранга для Оптимальной Эффективности
HyDRA представляет собой новый подход к обучению мобильных Vision-Language Models (VLMs) с использованием метода инструктивной тонкой настройки. В отличие от традиционных методов, HyDRA динамически адаптирует ранг слоев во время обучения, позволяя оптимизировать использование параметров. Это достигается путем изменения размерности матриц весов в каждом слое в зависимости от его вклада в общую производительность модели. Динамическая адаптация ранга позволяет выделить больше вычислительных ресурсов на критически важные слои и уменьшить их для менее значимых, что способствует повышению эффективности обучения и снижению потребления памяти, особенно актуально для мобильных устройств с ограниченными ресурсами.
В основе HyDRA лежит использование средней нормы градиента (Average Gradient Norm) в качестве прокси-метрики для определения важности каждого слоя во время адаптации Vision-Language Models. Этот показатель позволяет оценить вклад каждого слоя в процесс обучения и, следовательно, определить оптимальную конфигурацию рангов для каждого слоя. На основе этих данных, HyDRA использует модель производительности (Performance Model) для предсказания оптимальных рангов, что позволяет динамически настраивать количество параметров, выделяемых для каждого слоя, и тем самым оптимизировать использование вычислительных ресурсов и повысить эффективность обучения.
В основе HyDRA лежит принцип дифференцированного обновления параметров, позволяющий целенаправленно распределять вычислительные ресурсы. В процессе тонкой настройки модели Vision-Language, система динамически определяет важность каждого слоя на основе усредненной нормы градиента. Более важным слоям выделяется больше параметров для обновления, в то время как менее критичным слоям — меньше. Такой подход привел к улучшению результатов на бенчмарках MME на 4.7
HyDRA использует динамическую адаптацию ранга, расширяя возможности LoRA и обеспечивая более эффективное использование параметров по сравнению со статическими методами PEFT. В основе этого подхода лежит модель производительности, предсказывающая оптимальные конфигурации ранга для каждого слоя. Оценка точности предсказаний модели производительности показывает среднюю квадратичную ошибку (MSE) в 0.1257 и среднюю абсолютную ошибку (MAE) в 0.2531, что свидетельствует о высокой точности прогнозирования оптимальных рангов слоев в процессе обучения.
MobileVLM: Перенося Интеллект на Границу
В основе MobileVLM лежит использование MobileLLaMA — языковой модели, спроектированной с акцентом на эффективность и минимальный размер. Такой подход позволяет значительно сократить начальные вычислительные затраты, необходимые для работы системы. В отличие от традиционных, более крупных языковых моделей, MobileLLaMA требует меньше памяти и энергии, что критически важно для развертывания на мобильных устройствах. Это позволяет MobileVLM успешно функционировать даже на устройствах с ограниченными ресурсами, открывая возможности для выполнения задач визуального рассуждения непосредственно на самом устройстве, без необходимости подключения к облачным серверам.
Для снижения вычислительной нагрузки при обработке визуальной информации на мобильных устройствах, в MobileVLM используется облегченный проектор. Данный компонент существенно упрощает процесс кодирования изображений, преобразуя визуальные данные в формат, понятный языковой модели, без значительной потери качества. В отличие от традиционных методов, требующих больших вычислительных ресурсов, облегченный проектор оптимизирован для работы на устройствах с ограниченной мощностью, позволяя эффективно анализировать изображения непосредственно на смартфоне или планшете. Это обеспечивает не только снижение задержек, но и повышает конфиденциальность данных, поскольку обработка происходит локально, без передачи изображений на внешние серверы.
Модель MobileVLM достигает впечатляющего баланса между вычислительной эффективностью и производительностью благодаря интеграции LoRA (Low-Rank Adaptation) и динамической адаптации ранга HyDRA. LoRA позволяет значительно сократить количество обучаемых параметров, фокусируясь на тонкой настройке предварительно обученной модели, что снижает потребность в вычислительных ресурсах. В свою очередь, HyDRA динамически адаптирует ранг этих параметров в зависимости от сложности задачи, позволяя модели эффективно использовать доступные ресурсы и избегать избыточных вычислений. Такой подход открывает возможности для выполнения сложных задач визуального рассуждения непосредственно на мобильных устройствах, без необходимости подключения к облачным серверам, и обеспечивает гибкость в управлении потреблением энергии и вычислительной мощности.
Данная комбинация технологических решений позволяет создать полноценную мультимодальную модель (VLM), способную решать сложные задачи непосредственно на мобильных платформах. В отличие от традиционных подходов, требующих подключения к облачным серверам для обработки визуальной информации и генерации ответов, MobileVLM функционирует автономно, обеспечивая мгновенную обработку данных и сохраняя конфиденциальность пользовательской информации. Это открывает новые возможности для приложений, требующих анализа изображений и взаимодействия с пользователем в реальном времени, например, для помощи слабовидящим, автоматической классификации объектов или интерактивных мобильных игр, не зависящих от стабильного интернет-соединения. Автономность и эффективность модели позволяют расширить сферу применения визуального искусственного интеллекта, сделав его доступным на широком спектре мобильных устройств.
Представленная работа демонстрирует очередную попытку оптимизировать неизбежное. HyDRA, с её динамической адаптацией ранга, пытается укротить растущую сложность мобильных Vision-Language Models. Авторы, конечно, утверждают о повышении производительности без увеличения числа обучаемых параметров — звучит знакомо. По сути, это лишь очередная маскировка технического долга. Как и всегда, продакшен найдёт способ сломать элегантную теорию, заставив эту оптимизацию превратиться в новую проблему. Как метко заметил Линус Торвальдс: «Плохой код — это как рак. Его нужно выжигать, а не рефакторить». И в данном случае, попытки обойти фундаментальные ограничения лишь откладывают неизбежное — переписывание с нуля, когда эта HyDRA окончательно разрастётся.
Что дальше?
Предложенная в данной работе адаптация ранга, безусловно, элегантна. Однако, за каждой «оптимизацией» скрывается новая головная боль. Динамическое изменение ранга, основанное на нормах градиентов, выглядит как попытка выжать максимум из ограниченных ресурсов мобильных устройств. Но сколько ещё «умных» алгоритмов потребуется, чтобы компенсировать неизбежный рост размеров моделей и, как следствие, увеличение вычислительных затрат? Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, и не факт, что этот HyDRA не потребует в будущем больше ресурсов на мониторинг и адаптацию, чем он экономит сейчас.
Следующим этапом, вероятно, станет попытка объединить динамическую адаптацию ранга с другими методами эффективной настройки, такими как квантизация или прунинг. Но и здесь есть подвох: оптимизация одной метрики часто приводит к ухудшению другой. В погоне за производительностью легко потерять качество. А что, если «идеальная» архитектура для мобильных устройств — это не сложный гибрид инноваций, а хорошо оптимизированный монолит, лишенный излишней гибкости, но зато предсказуемый и стабильный?
В конечном счёте, остаётся вопрос о масштабируемости. Данный подход демонстрирует улучшения на конкретных задачах, но как он поведет себя при развёртывании на миллионах устройств с разными характеристиками и условиями эксплуатации? Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию. Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20674.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Квантовый взрыв: Разговор о голосах и перспективах
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
2025-12-27 17:17