Разбиране на Gemma 3
Gemma 3 е семейство от леки, високопроизводителни модели с отворени тегла, разработени от Google. Той е изграден на същата научноизследователска и технологична основа като модела Gemini 2.0 на Google. Gemma 3 се предлага в четири размера на параметрите: 1B, 4B, 12B и 27B. Той се е утвърдил като водещ модел, работещ в собствена BFloat16 (BF16) прецизност на висок клас графични процесори като NVIDIA H100.
Значително предимство на QAT моделите на Gemma 3 е способността им да поддържат високо качество, като същевременно значително намаляват изискванията за памет. Това е от решаващо значение, защото позволява на високопроизводителни модели като Gemma 3 27B да работят локално на графични процесори от потребителски клас като NVIDIA GeForce RTX 3090.
Мотивацията зад QAT моделите
В сравненията на производителността често се използва BF16. Въпреки това, когато се разполагат големи модели, понякога се използват формати с по-ниска прецизност като FP8 (8-битови), за да се намалят хардуерните изисквания (като броя на графичните процесори), дори за сметка на производителността. Има голямо търсене на използване на Gemma 3 със съществуващ хардуер.
Тук се намесва квантуването. В AI моделите квантуването намалява прецизността на числата (параметри на модела), които моделът използва за съхранение и изчисляване на отговорите. Това е подобно на компресирането на изображение чрез намаляване на броя на използваните цветове. Вместо да представя параметрите в 16-битов (BF16), е възможно да ги представите в по-малко битове, като например 8-битов (INT8) или 4-битов (INT4).
Въпреки това, квантуването често води до намаляване на производителността. За да поддържа качество, Google използва QAT. Вместо да квантува модела, след като е напълно обучен, QAT включва процеса на квантуване в самото обучение. Чрез симулиране на нископрецизни операции по време на обучението, QAT минимизира влошаването на производителността след обучението. Това води до по-малки, по-бързи модели, като същевременно се поддържа точност.
Значителни спестявания на VRAM
Google заявява, че INT4 квантуването значително намалява VRAM (GPU паметта), необходима за зареждане на модела в сравнение с използването на BF16, както следва:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) до 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) до 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) до 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) до 0.5GB (INT4)
Тези намаления в паметта са от първостепенно значение за демократизиране на достъпа до мощни AI модели, което им позволява да бъдат разположени на устройства с ограничени ресурси.
Активиране на Gemma 3 модели на различни устройства
Според Google, QAT позволява на мощните модели на Gemma 3 да работят на широка гама от потребителски хардуер.
Gemma 3 27B (INT4 QAT): Може да бъде удобно зареден и да работи локално на настолен компютър с NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) или еквивалентна карта, което позволява на потребителите да използват най-големия модел на Gemma 3.
Gemma 3 12B (INT4 QAT): Може да работи ефективно на лаптоп графични процесори като NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM), което позволява мощни AI възможности на преносими машини.
По-малки модели (4B, 1B): Станаха по-достъпни за системи с ограничени ресурси, като например смартфони.
Това разширяване на хардуерната съвместимост значително разширява потенциалните приложения на Gemma 3, което го прави достъпен за по-голяма аудитория от разработчици и потребители. Възможността за стартиране на тези модели на хардуер от потребителски клас отваря нови възможности за локална AI обработка, намалявайки зависимостта от облачно базирани услуги и подобрявайки поверителността.
Лесна интеграция с популярни инструменти
Google се е погрижил разработчиците да могат да използват тези нови QAT модели в познати работни процеси. INT4 QAT и Q4\_0 (4-битови) QAT моделите за Gemma 3 са достъпни в Hugging Face и Kaggle. Те могат да бъдат безпроблемно тествани с популярни инструменти за разработчици, като например:
Ollama: Позволява на потребителите да стартират Gemma 3 QAT модели с прости команди. Ollama рационализира процеса на разгръщане и експериментиране с тези модели, което улеснява разработчиците да ги интегрират в своите проекти.
LM Studio: Предоставя интуитивен и лесен за използване GUI (графичен потребителски интерфейс), който позволява на потребителите лесно да изтеглят и стартират Gemma 3 QAT модели на своите настолни компютри. LM Studio опростява инсталирането и управлението на AI модели, което ги прави по-достъпни за нетехнически потребители.
MLX: Позволява оптимизирано и ефективно заключение на Gemma 3 QAT модели на Mac, захранвани от Apple silicon. MLX използва уникалната архитектура на Apple silicon, за да осигури подобрена производителност и енергийна ефективност за AI работни натоварвания.
Gemma.cpp: Специализирана C++ реализация на Google. Позволява много ефективно заключение директно на CPU. Gemma.cpp предоставя интерфейс на ниско ниво за разработчици, които искат да прецизират производителността на своите AI приложения.
llama.cpp: Поддържа естествено GGUF-форматирани Gemma 3QAT модели, което улеснява интегрирането в съществуващи работни процеси. Llama.cpp е популярна библиотека за стартиране на големи езикови модели на различни хардуерни платформи, включително CPUs и GPUs.
Наличието на Gemma 3 QAT модели на тези платформи и тяхната съвместимост с популярни инструменти значително понижава бариерата за навлизане за разработчици, които искат да използват тези модели в своите проекти. Тази лекота на интегриране насърчава експериментирането и иновациите, което води до по-широк спектър от приложения за Gemma 3.
Техническите основи на обучението с отчитане на квантуването
За да оцените напълно значението на QAT моделите на Google за Gemma 3, е важно да се задълбочите в техническите подробности за квантуването и как QAT се справя с предизвикателствата, свързани с него.
Разбиране на квантуването:
Квантуването е техника, използвана за намаляване на размера и изчислителната сложност на невронните мрежи чрез представяне на теглата и активациите с по-ниска прецизност. Вместо да използват числа с плаваща запетая (например 32-битови или 16-битови), квантуваните модели използват цели числа (например 8-битови или 4-битови) за представяне на тези стойности. Това намаляване на прецизността води до няколко предимства:
- Намален отпечатък в паметта: Представянията с по-ниска прецизност изискват по-малко памет за съхранение на модела, което дава възможност за разполагане на модели на устройства с ограничени ресурси на паметта.
- По-бързо заключение: Целочислените операции обикновено са по-бързи от операциите с плаваща запетая, което води до по-бързи времена на заключение.
- По-ниска консумация на енергия: Целочислените операции консумират по-малко енергия от операциите с плаваща запетая, което прави квантуваните модели по-подходящи за устройства, захранвани от батерии.
Предизвикателствата на квантуването:
Въпреки че квантуването предлага значителни предимства, то също така въвежда предизвикателства:
- Влошаване на точността: Намаляването на прецизността на теглата и активациите може да доведе до загуба на точност. Моделът може да стане по-малко способен да улови нюансите на данните, което да доведе до по-ниска производителност.
- Проблеми с калибрирането: Обхватът на стойностите, които могат да бъдат представени от цели числа, е ограничен. Това може да доведе до изрязване или насищане на активациите, което може допълнително да влоши точността.
Обучение с отчитане на квантуването (QAT): Решение:
Обучението с отчитане на квантуването (QAT) е техника, която се справя с проблема с влошаването на точността чрез включване на квантуването в процеса на обучение. В QAT моделът се обучава със симулирано квантуване, което означава, че теглата и активациите се квантуват по време на преминаванията напред и назад на обучението. Това позволява на модела да се научи да компенсира ефектите от квантуването, което води до по-точен квантуван модел.
Как работи QAT:
Симулирано квантуване: По време на обучението теглата и активациите се квантуват до желаната прецизност (например 8-битова или 4-битова) след всяко преминаване напред и назад. Това симулира квантуването, което ще бъде приложено по време на заключението.
Регулиране на градиента: Градиентите също се регулират, за да се отчетат ефектите от квантуването. Това помага на модела да се научи как да сведе до минимум грешката, причинена от квантуването.
Фино настройване: След обучение със симулирано квантуване, моделът се фино настройва с квантуваните тегла и активации. Това допълнително подобрява точността на квантувания модел.
Ползи от QAT:
- Подобрена точност: QAT значително подобрява точността на квантуваните модели в сравнение с квантуването след обучение (PTQ), което квантува модела, след като е обучен.
- Устойчивост на квантуване: QAT прави модела по-устойчив на ефектите от квантуването, което дава възможност за постигане на по-високи коефициенти на компресия, без да се жертва точността.
- Хардуерна съвместимост: QAT позволява моделът да бъде разположен на хардуерни платформи, които поддържат целочислени операции, като например мобилни устройства и вградени системи.
Реализацията на QAT на Google за Gemma 3:
Реализацията на QAT на Google за Gemma 3 използва най-новите постижения в техниките за квантуване, за да постигне висока точност и коефициенти на компресия. Конкретните подробности за тяхната реализация не са публично достъпни, но е вероятно те да използват техники като:
- Квантуване със смесена прецизност: Използване на различни нива на прецизност за различните части на модела, за да се оптимизира точността и компресията.
- Квантуване на тензор: Квантуване на всеки тензор независимо, за да се сведе до минимум грешката, причинена от квантуването.
- Параметри за квантуване, които могат да се научат: Обучение на параметрите за квантуване по време на обучението, за да се подобри допълнително точността.
По-широките последици от QAT и Gemma 3
Издаването на QAT модели за Gemma 3 представлява значителна крачка напред в разработването на по-достъпни и ефективни AI модели. Чрез намаляване на паметта и изчислителните изисквания на тези модели, Google дава възможност на по-широк кръг от разработчици и потребители да използват техните възможности. Това има няколко важни последици:
Демократизация на AI:
Възможността за стартиране на мощни AI модели на хардуер от потребителски клас демократизира достъпа до AI, което дава възможност на лица и малки предприятия да разработват и разполагат приложения, задвижвани от AI, без да разчитат на скъпи облачно базирани услуги.
Изчислителни услуги в периферията:
QAT моделите са много подходящи за изчислителни приложения в периферията, където данните се обработват локално на устройства, а не в облака. Това намалява латентността, подобрява поверителността и дава възможност за нови приложения като автономни превозни средства и интелигентни сензори.
Мобилен AI:
Намалената памет на QAT моделите ги прави идеални за мобилни устройства, което дава възможност за нови AI-задвижвани функции като превод в реално време, разпознаване на изображения и персонализирани препоръки.
Научни изследвания и развитие:
Наличието на QAT модели с отворен код за Gemma 3 ще ускори научните изследвания и развитие в областта на AI, което ще позволи на изследователите да експериментират с нови техники за квантуване и да проучват нови приложения за квантувани модели.
Екологична устойчивост:
Чрез намаляване на консумацията на енергия на AI моделите, QAT допринася за екологичната устойчивост. Това е особено важно, тъй като AI става все по-разпространен в нашия живот.
В заключение, издаването на QAT модели за Gemma 3 от Google е значителен напредък, който ще окаже трайно въздействие върху областта на AI. Като прави AI моделите по-достъпни, ефективни и устойчиви, Google помага да се отключи пълният потенциал на AI в полза на обществото. Комбинацията от мощната архитектура на Gemma 3 и ефективните техники за квантуване на QAT обещава да стимулира иновациите в широк спектър от приложения, от мобилни устройства до изчислителни услуги в периферията и отвъд.