Автор: Денис Аветисян
Новое исследование раскрывает ключевые факторы, влияющие на производительность и энергоэффективность больших языковых моделей, работающих непосредственно на пользовательских устройствах.
Исследование демонстрирует, что производительность локальных языковых и визуальных моделей сильно зависит от сложности входных данных и может быть существенно улучшена за счет сжатия моделей и оптимизации предварительной обработки.
Несмотря на доминирование графических процессоров в современных вычислениях, большинство потребительского оборудования, от ноутбуков до встраиваемых систем, полагается на центральные процессоры. В работе ‘Scaling Laws for Energy Efficiency of Local LLMs’ систематически исследованы закономерности масштабирования вычислительных затрат при локальном запуске больших языковых и мультимодальных моделей исключительно на CPU. Полученные эмпирические законы показывают линейную зависимость вычислительной сложности от длины входного текста и наличие «точки насыщения» для моделей, обрабатывающих изображения, что позволяет оптимизировать энергоэффективность. Какие еще факторы влияют на производительность локальных LLM и как можно добиться дальнейшего снижения энергопотребления для развертывания ИИ на периферийных устройствах?
Оптимизация на Устройствах: Новый Рубеж Искусственного Интеллекта
Современные большие языковые модели (БЯМ) кардинально меняют ландшафт искусственного интеллекта, однако их зависимость от облачной инфраструктуры порождает ряд серьезных проблем. Помимо задержек, связанных с передачей данных и обработкой запросов на удаленных серверах, возникает обоснованная обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных. Передача информации в облако делает её уязвимой для несанкционированного доступа и потенциальных утечек. Это особенно актуально для чувствительных данных, таких как личная информация, финансовые данные или коммерческая тайна. В результате, растет потребность в альтернативных решениях, позволяющих запускать БЯМ непосредственно на пользовательских устройствах, обеспечивая более высокую скорость работы и повышенную защиту данных.
Стремление к реализации концепции “периферийного ИИ” и развертыванию локальных больших языковых моделей (LLM) обуславливает необходимость эффективного выполнения вычислений непосредственно на устройстве. Это связано с тем, что обработка данных удаленно, в облаке, создает задержки и вызывает опасения по поводу конфиденциальности. В связи с этим, особое внимание уделяется оптимизации моделей для работы на устройствах с ограниченными ресурсами — смартфонах, планшетах, встраиваемых системах. Разработка алгоритмов, позволяющих снизить вычислительную нагрузку и потребление энергии без значительной потери качества, становится ключевой задачей для обеспечения бесперебойной и оперативной работы приложений, использующих возможности искусственного интеллекта в различных сферах жизни.
Для эффективного внедрения больших языковых моделей (БЯМ) непосредственно на устройствах, а не в облаке, требуется кардинальный пересмотр их размера и вычислительной сложности. Особенно это актуально для мультимодальных моделей, объединяющих обработку изображений и текста — так называемых Vision-Language Models (VLM). Традиционные БЯМ, обладающие миллиардами параметров, оказываются неподъемными для большинства мобильных устройств и встроенных систем. Поэтому исследователи активно работают над методами сжатия моделей, квантованием весов, обрезкой связей и разработкой более эффективных архитектур, позволяющих сохранить высокую производительность при значительном уменьшении вычислительных затрат и энергопотребления. Именно оптимизация VLM является ключевым фактором для реализации возможностей Edge AI в приложениях, требующих обработки визуальной информации в реальном времени, например, в автономных роботах, системах безопасности и мобильных приложениях с расширенной реальностью.
Сжатие Модели: Путь к Эффективности
Компрессия моделей включает в себя методы квантизации, прунинга и дистилляции, направленные на уменьшение размера модели и ускорение процесса инференса. Квантизация снижает точность весов и активаций, что уменьшает потребление памяти и вычислительные затраты. Прунинг удаляет наименее значимые связи в нейронной сети, уменьшая количество параметров без существенной потери точности. Дистилляция обучает меньшую, более эффективную модель (студента) имитировать поведение большей, более сложной модели (учителя). Совместное применение этих методов позволяет значительно сократить объем занимаемой памяти и повысить скорость работы модели, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.
CompactifAI представляет собой новый метод сжатия моделей, основанный на принципах квантовой механики. В отличие от традиционных подходов, таких как квантизация или прунинг, CompactifAI использует концепцию, вдохновленную волновой функцией и суперпозицией состояний, для представления весов модели в более компактной форме. Этот подход позволяет снизить требования к памяти и вычислительным ресурсам без значительной потери точности. Использование принципов квантовой механики позволяет добиться более эффективного представления информации, потенциально открывая возможности для значительного увеличения эффективности и скорости работы моделей, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.
Применение методов компрессии моделей, таких как квантизация, прунинг и дистилляция, имеет решающее значение для развертывания больших языковых моделей (LLM), например LLaMA-3.1-8B, и визуальных моделей (VLM), таких как Qwen2-VL-2B, непосредственно на оконечных устройствах. Это позволяет снизить требования к вычислительным ресурсам и памяти, что особенно важно для устройств с ограниченными возможностями, таких как смартфоны или встроенные системы. Без компрессии, развертывание этих моделей на подобных устройствах становится непрактичным или невозможным из-за их значительного размера и сложности.
Применение стратегий сжатия моделей позволило добиться снижения использования оперативной памяти (RAM AUC) до 71.9% и снижения загрузки центрального процессора (CPU AUC) до 60.5% на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как Raspberry Pi 5. Данные результаты демонстрируют значительное повышение эффективности работы моделей машинного обучения на маломощном оборудовании, что критически важно для задач, требующих локальной обработки данных и минимизации энергопотребления. Измерения проводились на конкретных моделях, таких как LLaMA-3.1-8B и Qwen2-VL-2B, подтверждая применимость данных методов к различным типам архитектур.
Оптимизация Во Время Инференса: Параметры и Подходы
Влияние параметров входных данных, таких как разрешение изображения и длина токена, на вычислительные затраты во время инференса является существенным. Увеличение разрешения изображения приводит к пропорциональному увеличению количества обрабатываемых пикселей, что требует больше вычислительных ресурсов и памяти. Аналогично, увеличение длины входной последовательности токенов повышает сложность вычислений в моделях, основанных на механизмах внимания, поскольку время и потребление памяти растут квадратично относительно длины последовательности. Оптимизация этих параметров, в частности, выбор минимально достаточного разрешения и ограничение длины токенов, позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку и ускорить процесс инференса, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.
Предварительная обработка данных, в частности, применение техники Preprocessing Clamp, позволяет снизить вычислительную сложность без существенной потери производительности. Данный метод ограничивает диапазон значений входных данных, что упрощает последующие операции и уменьшает требования к памяти и вычислительным ресурсам. Практические тесты показывают, что Preprocessing Clamp обеспечивает оптимизацию без заметного снижения качества выходных данных, делая его эффективным инструментом для улучшения скорости инференса, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.
Для ускорения инференса на локальных устройствах критически важно использовать оптимизированные среды выполнения, такие как llama.cpp. Эта библиотека, разработанная для работы с большими языковыми моделями, позволяет эффективно использовать ресурсы CPU и GPU. Ключевым аспектом является использование формата файлов GGUF (GPT-Generated Unified Format), который обеспечивает квантизацию весов модели и снижение требований к памяти без существенной потери точности. Формат GGUF также обеспечивает совместимость с различными аппаратными платформами и упрощает развертывание моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, например, Raspberry Pi. Использование llama.cpp и GGUF позволяет значительно снизить задержку и повысить пропускную способность инференса на локальных устройствах по сравнению с традиционными подходами.
Проведенное тестирование на различных аппаратных платформах, включая Raspberry Pi 5 и MacBook Pro M2, показало, что оптимизация параметров и использование эффективных форматов файлов и runtime-окружений позволяет увеличить пропускную способность (throughput) модели. На Raspberry Pi 5 наблюдается прирост до 2.6x, а на MacBook Pro M2 — до 1.8x. Данные результаты демонстрируют значительное влияние оптимизаций на производительность, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как Raspberry Pi 5.
Подтверждение Эффективности и Взгляд в Будущее
Метрика площади под кривой (AUC) предоставляет всестороннюю оценку общего объема вычислительных затрат, позволяя наглядно продемонстрировать эффективность примененных оптимизаций. В ходе исследования AUC использовалась для количественной оценки производительности различных моделей и конфигураций, учитывая как скорость вычислений, так и потребляемые ресурсы. Полученные данные свидетельствуют о значительном снижении вычислительной нагрузки благодаря применению техник сжатия и оптимизации кода, что подтверждается более низкой площадью под кривой по сравнению с базовыми моделями. Этот показатель не только отражает прирост производительности, но и позволяет сравнивать различные подходы к оптимизации, выявляя наиболее эффективные стратегии для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Таким образом, AUC выступает ключевым инструментом для оценки и подтверждения преимуществ предложенных оптимизаций, способствуя созданию более устойчивых и доступных AI-приложений.
Разработанные сжатые варианты моделей, такие как Gilda v3 и Axolotl, демонстрируют значительный прирост производительности. Исследования показывают, что Gilda v3 обеспечивает увеличение точности до 13.8% при использовании на Raspberry Pi 5, в то время как Axolotl достигает улучшения в 5.8%. Эти результаты свидетельствуют о высокой эффективности предложенных методов сжатия и открывают возможности для развертывания мощных языковых и мультимодальных моделей на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, что особенно актуально для периферийных вычислений и мобильных приложений.
Для подтверждения того, что сжатие моделей не приводит к потере смысла и надежности, применялись методы оценки семантической близости, такие как SimCSE. Данный подход позволяет измерить, насколько хорошо сжатые варианты моделей сохраняют способность понимать и генерировать осмысленный текст. Результаты показали, что, несмотря на уменьшение размера, модели, такие как Gilda v3 и Axolotl, демонстрируют сопоставимую семантическую точность с исходными версиями, что подтверждает эффективность предложенных оптимизаций и гарантирует стабильность работы даже на устройствах с ограниченными ресурсами. Такой контроль над сохранением семантики является ключевым фактором для успешного внедрения сжатых моделей в практические приложения, где надежность и точность являются приоритетными.
Данная работа открывает новые перспективы для создания экологически устойчивых и доступных приложений искусственного интеллекта. Благодаря оптимизации и сжатию моделей, мощные языковые ($LLM$) и мультимодальные ($VLM$) модели теперь могут эффективно функционировать непосредственно на периферийных устройствах, таких как смартфоны и встраиваемые системы. Это позволяет снизить зависимость от облачных вычислений, уменьшить энергопотребление и обеспечить конфиденциальность данных, поскольку обработка происходит локально. Такой подход делает передовые технологии искусственного интеллекта более доступными для широкого круга пользователей и способствует развитию инновационных приложений в различных областях, от персональных помощников до автономных систем.
Исследование демонстрирует, что эффективность локальных языковых моделей напрямую зависит от сложности входных данных, что подтверждается строгими закономерностями масштабирования. Подобно тому, как математическая элегантность алгоритма проявляется в его доказуемости, так и оптимальная производительность модели требует тщательного анализа и компрессии. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Чистая математика — это логическая игра, где единственным важным является то, чтобы делать правильные шаги». Этот принцип применим и к разработке эффективных алгоритмов для локальных LLM, где каждая операция должна быть обоснована и направлена на минимизацию вычислительных затрат при обработке больших объемов данных.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа, хоть и проливает свет на масштабируемость энергоэффективности локальных языковых моделей, лишь подтверждает старую истину: сложность входных данных — это ахиллесова пята любой вычислительной системы. Увлечение увеличением контекстного окна, без одновременной разработки алгоритмов, способных обрабатывать эту информацию с математической элегантностью, напоминает строительство дворца на зыбучих песках. Наблюдаемый эффект от сжатия моделей и предварительной обработки данных — не прорыв, а закономерное следствие применения принципов оптимизации, которые следовало учитывать изначально.
Будущие исследования, следовательно, должны сосредоточиться не на гонке за параметрами, а на разработке формально доказуемых алгоритмов, способных к адаптивной обработке данных. Простое увеличение вычислительных мощностей — это путь в никуда; необходимо искать решения, которые минимизируют количество операций, сохраняя при этом точность. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина.
Особое внимание следует уделить разработке метрик, которые бы адекватно оценивали не только производительность, но и энергетическую эффективность в реальных условиях эксплуатации. Зачастую, результаты, полученные на синтетических данных, не отражают реальную картину, и это требует критического переосмысления подходов к оценке моделей. Иначе, мы рискуем вновь изобрести сложные, но неэффективные решения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16531.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- РеФьюжн: Новая архитектура для генерации текста
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
2025-12-21 19:51