蒸留が大模型の能力を小さな模型へどう移すか、低精度の量子化が何と引き換えに速度と省メモリを得るか、小規模言語模型の限界はどこかを整理します。
モデル蒸留は過去2年間で頻繁に話題に上るキーワードで、特に「なぜ小型モデルが強くなるのか」という問いにおいて、ほぼ必ず登場します。 簡単に言えば、蒸留の考え方は、小さな生徒モデルが大きな教師モデルから学び、後者の能力や行動、出力パターンの一部を移し、より低コストでより近い結果を得ることです。 これは...
モデルの量化は、オンプレミス展開や効率的な推論において避けられないキーワードです。 多くの人がモデルデプロイメントのチュートリアルを読むと、8ビット、4ビット、AWQ、GPTQといった言葉に出会いますが、それらがどんな問題を解決しているのかは分かりません。 簡単に言えば、量子化の核心はモデルの重みを...
スモール言語モデル(SLM)は、エンドサイドおよびオンプレミスのAIシナリオの両方で高頻度な概念となりつつあります。 かつては「ビッグモデルの強さ」に注目されていましたが、携帯電話、PC、車載システム、エッジデバイスがAIを本格的に実装し始めるにつれて、業界はすべてのタスクに超大規模パラメータモデル...
