Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что для создания интеллектуальных систем не всегда нужны огромные языковые модели.
Оптимизация размера и энергопотребления языковых моделей открывает возможности для устойчивого развития агентского ИИ.
По мере интеграции больших языковых моделей в системы агентного искусственного интеллекта, возрастают опасения относительно их энергопотребления и экологической устойчивости. Данное исследование, посвященное проблеме ‘Балансирование устойчивости и производительности: роль небольших языковых моделей в агентных системах искусственного интеллекта’, изучает возможность снижения энергозатрат без ущерба для скорости и качества работы. Полученные результаты демонстрируют, что использование небольших, открытых языковых моделей позволяет существенно снизить потребление энергии, сохраняя при этом сопоставимый уровень производительности. Какие стратегии оптимизации, такие как настройка размера пакета и распределение вычислительных ресурсов, позволят создавать масштабируемые и экологически ответственные системы искусственного интеллекта?
Растущая сложность LLM и вызовы устойчивого развития
Современные большие языковые модели (LLM) являются ключевым двигателем прогресса в области автономных агентов, открывая новые возможности для автоматизации и интеллектуальных систем. Однако, этот стремительный рост возможностей сопровождается неуклонным увеличением потребляемых ресурсов. Развитие LLM требует всё больше вычислительной мощности, памяти и энергии, что создаёт серьезные проблемы с точки зрения устойчивого развития и экономической целесообразности. Несмотря на потенциальные выгоды от внедрения LLM в различные сферы, необходимо учитывать и решать проблему растущих потребностей в ресурсах, чтобы обеспечить долгосрочную жизнеспособность и экологическую безопасность этих технологий.
Увеличение масштаба языковых моделей напрямую влияет на потребление энергии и задержку декодирования, что представляет собой растущую проблему устойчивого развития. Более крупные модели требуют значительно больше вычислительных ресурсов для обучения и работы, что приводит к экспоненциальному росту энергопотребления. Это не только увеличивает операционные расходы, но и оказывает существенное воздействие на окружающую среду, способствуя выбросам углекислого газа. Кроме того, увеличение размера модели часто приводит к увеличению времени отклика, или задержке декодирования, что ограничивает их применимость в приложениях, требующих мгновенной реакции. Таким образом, стремление к повышению производительности за счет масштаба должно быть сбалансировано с необходимостью разработки энергоэффективных и устойчивых решений в области искусственного интеллекта.
Современные стратегии развертывания больших языковых моделей (LLM) зачастую делают акцент на достижении максимальной производительности, игнорируя вопросы энергоэффективности, что приводит к существенным экологическим и экономическим издержкам. Проведенное исследование наглядно демонстрирует, что закрытые модели, такие как GPT-4o, потребляют значительно больше энергии в процессе работы, чем современные открытые альтернативы с открытым исходным кодом. Данный дисбаланс подчеркивает необходимость пересмотра подходов к разработке и внедрению LLM, с приоритетом на оптимизацию энергопотребления без ущерба для функциональности, что позволит снизить негативное воздействие на окружающую среду и обеспечить более устойчивое развитие технологий искусственного интеллекта.
Оптимизация LLM: Методы повышения эффективности и производительности
Квантизация и дистилляция знаний являются эффективными методами снижения вычислительных затрат больших языковых моделей (LLM) без значительной потери производительности. В частности, применение 4-битной квантизации GPTQ к моделям, таким как Qwen 2.5 7B, позволяет сократить энергопотребление примерно на 20%. Этот подход достигается путем уменьшения точности представления весов модели, что приводит к снижению объема памяти и ускорению вычислений. Дистилляция знаний, в свою очередь, предполагает обучение небольшой модели имитировать поведение более крупной и сложной модели, сохраняя при этом большую часть ее возможностей.
Высокопроизводительные движки вывода, такие как vLLM, значительно ускоряют обработку больших языковых моделей (LLM) за счет оптимизации управления памятью и параллелизации запросов. vLLM использует технику, известную как PagedAttention, которая позволяет эффективно распределять память для ключей и значений внимания, снижая фрагментацию и повышая пропускную способность. Это приводит к существенному уменьшению задержки при генерации текста и увеличению количества обрабатываемых запросов в секунду (throughput) по сравнению со стандартными методами вывода. В результате, vLLM позволяет развертывать LLM с более высокой эффективностью и меньшими затратами на инфраструктуру.
Открытые веса больших языковых моделей (LLM), такие как Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, предоставляют пользователям возможность кастомизации и гибкости при развертывании, недоступные для LLM с закрытым исходным кодом. Это достигается за счет доступа к архитектуре и весам модели, позволяя адаптировать ее под конкретные задачи и инфраструктуру. При этом, производительность открытых моделей сопоставима с производительностью закрытых аналогов, однако потребление энергии при их использовании значительно ниже, что делает их более экономичным решением для различных приложений.
Проверка эффективности: Измерение и оценка производительности LLM
Бенчмарк ML-Energy предоставляет стандартизированную основу для измерения энергопотребления больших языковых моделей (LLM), что позволяет проводить осмысленное сопоставление различных моделей. Этот подход включает в себя определение четких метрик, таких как потребление энергии на один запрос или на единицу вычисленной информации, и унифицированные протоколы тестирования. Стандартизация необходима для объективной оценки эффективности LLM с точки зрения энергозатрат, поскольку архитектурные различия и методы обучения могут существенно влиять на потребление энергии. Использование ML-Energy позволяет исследователям и разработчикам сравнивать энергоэффективность различных моделей, выявлять возможности для оптимизации и разрабатывать более устойчивые решения в области искусственного интеллекта.
Оценка качества генерируемого текста является первостепенной задачей при использовании больших языковых моделей (LLM). Для автоматизации этого процесса используются фреймворки, такие как Ragas, реализующие подход “LLM-as-a-Judge” (LLM как судья). В рамках этого подхода, другая LLM используется для оценки выходных данных целевой модели по различным метрикам, включая релевантность, правдоподобие и согласованность. Автоматизированная оценка позволяет проводить масштабное тестирование и сравнение различных моделей, а также выявлять потенциальные проблемы в генерируемом контенте, значительно превосходя возможности ручной проверки по скорости и объему обрабатываемых данных.
Обнаружение галлюцинаций является критически важным аспектом обеспечения надежности и достоверности контента, генерируемого большими языковыми моделями (LLM), и предотвращения распространения дезинформации. Галлюцинации в контексте LLM обозначают генерацию утверждений, не подкрепленных данными из обучающего набора или внешними источниками, что может привести к неверной или вводящей в заблуждение информации. Эффективные методы обнаружения галлюцинаций включают в себя сопоставление с фактами, проверку согласованности и использование моделей-оценщиков для выявления противоречий или неправдоподобных утверждений. Разработка и внедрение надежных инструментов для выявления галлюцинаций необходимо для повышения доверия к LLM и их ответственному использованию в различных приложениях, таких как предоставление информации, научные исследования и принятие решений.
Исследование показало, что модель Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 достигает показателя F1 в 0.75, что находится в пределах 1% от значения GPT-4o (0.76). При этом, энергопотребление Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 снижено до 70% по сравнению с GPT-4o. Данный результат демонстрирует возможность достижения сопоставимой производительности при значительном снижении затрат электроэнергии, что является важным фактором для широкого внедрения больших языковых моделей.
К устойчивому искусственному интеллекту: Широкие последствия и будущие направления
Оптимизация эффективности больших языковых моделей (LLM) имеет значение, выходящее за рамки простой экономии средств. Повышение производительности LLM открывает возможности для более широкого внедрения технологий искусственного интеллекта, особенно в условиях ограниченных ресурсов. Это означает, что организации и отдельные лица, не имеющие доступа к мощным вычислительным мощностям или обширным энергетическим сетям, смогут использовать преимущества LLM для решения широкого спектра задач — от образовательных программ и медицинских консультаций до автоматизации рутинных процессов. Таким образом, повышение эффективности LLM способствует демократизации доступа к искусственному интеллекту, позволяя использовать его потенциал для улучшения жизни людей во всем мире, независимо от их географического положения или экономического статуса.
Сокращение энергопотребления искусственного интеллекта играет ключевую роль в снижении его экологического следа и построении устойчивого будущего. Исследования показывают, что переход к более эффективным моделям, таким как Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, способен значительно уменьшить потребление энергии — до 70% по сравнению с GPT-4o. Этот переход не только снижает нагрузку на окружающую среду, но и открывает возможности для более широкого доступа к технологиям искусственного интеллекта, особенно в условиях ограниченных ресурсов, делая его более доступным и демократичным.
Для дальнейшего развития устойчивого искусственного интеллекта необходимы непрерывные исследования в области компрессии моделей, оптимизации движков вывода и разработки принципиально новых архитектур. Сокращение размера моделей без потери производительности позволяет снизить требования к вычислительным ресурсам и энергопотреблению. Разработка более эффективных движков вывода, способных обрабатывать данные с минимальными затратами, критически важна для развертывания ИИ-систем на различных платформах, включая устройства с ограниченными ресурсами. Изучение новых архитектур, таких как разреженные нейронные сети или модели, основанные на принципах нейроморфных вычислений, открывает возможности для создания более энергоэффективных и устойчивых ИИ-систем, способных решать сложные задачи при минимальном воздействии на окружающую среду.
Исследование демонстрирует, что уменьшение масштаба языковых моделей не обязательно ведёт к снижению эффективности, а оптимизация размера пакета и сжатие моделей позволяют значительно сократить потребление энергии. Этот подход перекликается с высказыванием сэра Тима Бернерса-Ли: «Интернет — это для всех». Подобно тому, как Интернет стремится к всеобщей доступности, данная работа показывает, что мощные инструменты искусственного интеллекта могут быть более устойчивыми и доступными, если оптимизировать их для эффективного использования ресурсов. В конечном счете, это позволяет расширить возможности агентного ИИ, делая его менее зависимым от огромных вычислительных мощностей и более экологичным.
Куда же дальше?
Представленные результаты, конечно, обнадеживают, но не стоит обманываться иллюзией победы. Сокращение энергопотребления за счёт уменьшения масштаба языковых моделей — это лишь первый шаг в долгой игре. Вопрос не в том, чтобы просто “ужать” нейросеть, а в том, чтобы понять, какие именно параметры и слои действительно необходимы для достижения разумного поведения в агентных системах. Это требует не просто оптимизации, а фундаментального переосмысления архитектур, отказа от избыточности, от ненужных “украшений”, которые только и делают, что пожирают ресурсы.
Особый интерес представляет поиск компромисса между точностью и эффективностью. Возможно, будущие системы будут использовать не одну модель, а ансамбль, где небольшие, специализированные сети будут решать конкретные задачи, объединяя свои усилия для достижения общей цели. А может быть, и вовсе придётся отказаться от нынешних парадигм, искать вдохновение в других областях — в биологии, в физике, в тех же самых системах, которые мы пытаемся имитировать.
И, наконец, стоит помнить, что сама идея “разумного агента” — это лишь конструкция, порождённая нашим воображением. Мы создаём эти системы, наделяя их целями и мотивами, но кто сказал, что эти цели и мотивы действительно соответствуют реальности? Попытки создать “искусственный интеллект” могут обернуться созданием сложного, непредсказуемого инструмента, который выйдет из-под контроля. Поэтому, прежде чем бросаться в эту авантюру, стоит задуматься о последствиях.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.19311.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Динамическая теория поля в реальном времени: путь к квантовым вычислениям
2026-01-28 18:40