Google baru-baru ini memperkenalkan model Quantization-Aware Training (QAT) untuk keluarga model AI terbuka mereka, ‘Gemma 3’. Pengembangan ini bertujuan untuk mengatasi tuntutan sumber daya komputasi dari model bahasa besar, membuatnya lebih mudah diakses untuk berbagai konfigurasi perangkat keras.
Memahami Gemma 3
Gemma 3 adalah keluarga model open-weight ringan dan berkinerja tinggi yang dikembangkan oleh Google. Dibangun di atas penelitian dan teknologi yang sama dengan model ‘Gemini 2.0’ Google. Gemma 3 tersedia dalam empat ukuran parameter: 1B, 4B, 12B, dan 27B. Telah memantapkan dirinya sebagai model terkemuka yang beroperasi dalam presisi BFloat16 (BF16) asli pada GPU kelas atas seperti NVIDIA H100.
Keuntungan signifikan dari model QAT Gemma 3 adalah kemampuannya untuk mempertahankan kualitas tinggi sambil secara substansial mengurangi persyaratan memori. Ini sangat penting karena memungkinkan model berkinerja tinggi seperti Gemma 3 27B untuk berjalan secara lokal pada GPU kelas konsumen seperti NVIDIA GeForce RTX 3090.
Motivasi di Balik Model QAT
Dalam perbandingan kinerja, BF16 sering digunakan. Namun, saat menerapkan model besar, format presisi yang lebih rendah seperti FP8 (8-bit) terkadang digunakan untuk mengurangi persyaratan perangkat keras (seperti jumlah GPU), bahkan dengan mengorbankan kinerja. Ada permintaan tinggi untuk menggunakan Gemma 3 dengan perangkat keras yang ada.
Di sinilah kuantisasi berperan. Dalam model AI, kuantisasi mengurangi presisi angka (parameter model) yang digunakan model untuk menyimpan dan menghitung respons. Ini mirip dengan mengompresi gambar dengan mengurangi jumlah warna yang digunakan. Alih-alih merepresentasikan parameter dalam 16-bit (BF16), dimungkinkan untuk merepresentasikannya dalam lebih sedikit bit, seperti 8-bit (INT8) atau 4-bit (INT4).
Namun, kuantisasi sering kali menyebabkan penurunan kinerja. Untuk menjaga kualitas, Google menggunakan QAT. Alih-alih menguantisasi model setelah sepenuhnya dilatih, QAT menggabungkan proses kuantisasi ke dalam pelatihan itu sendiri. Dengan mensimulasikan operasi presisi rendah selama pelatihan, QAT meminimalkan degradasi kinerja setelah pelatihan. Ini menghasilkan model yang lebih kecil dan lebih cepat sambil mempertahankan akurasi.
Penghematan VRAM Substansial
Google menyatakan bahwa kuantisasi INT4 secara signifikan mengurangi VRAM (memori GPU) yang diperlukan untuk memuat model dibandingkan dengan menggunakan BF16, sebagai berikut:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) menjadi 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) menjadi 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) menjadi 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) menjadi 0.5GB (INT4)
Pengurangan jejak memori ini sangat penting untuk mendemokratisasi akses ke model AI yang kuat, memungkinkannya untuk diterapkan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
Mengaktifkan Model Gemma 3 di Berbagai Perangkat
Menurut Google, QAT memungkinkan model kuat Gemma 3 untuk berjalan di berbagai perangkat keras konsumen.
Gemma 3 27B (INT4 QAT): Dapat dengan nyaman dimuat dan dijalankan secara lokal di desktop dengan NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) atau kartu yang setara, memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan model Gemma 3 terbesar.
Gemma 3 12B (INT4 QAT): Dapat dijalankan secara efisien pada GPU laptop seperti NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM), memungkinkan kemampuan AI yang kuat pada mesin portabel.
Model yang Lebih Kecil (4B, 1B): Telah menjadi lebih mudah diakses untuk sistem dengan sumber daya terbatas, seperti ponsel cerdas.
Ekspansi kompatibilitas perangkat keras ini secara signifikan memperluas potensi aplikasi Gemma 3, membuatnya tersedia untuk audiens pengembang dan pengguna yang lebih besar. Kemampuan untuk menjalankan model ini pada perangkat keras kelas konsumen membuka kemungkinan baru untuk pemrosesan AI lokal, mengurangi ketergantungan pada layanan berbasis cloud dan meningkatkan privasi.
Integrasi Mudah dengan Alat Populer
Google telah memastikan bahwa pengembang dapat memanfaatkan model QAT baru ini dalam alur kerja yang familiar. Model INT4 QAT dan Q4_0 (4-bit) QAT untuk Gemma 3 tersedia di Hugging Face dan Kaggle. Mereka dapat diuji dengan mulus dengan alat pengembang populer, seperti:
Ollama: Memungkinkan pengguna untuk menjalankan model Gemma 3 QAT dengan perintah sederhana. Ollama menyederhanakan proses penerapan dan bereksperimen dengan model ini, membuatnya lebih mudah bagi pengembang untuk mengintegrasikannya ke dalam proyek mereka.
LM Studio: Menyediakan GUI (Graphical User Interface) yang intuitif dan mudah digunakan yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengunduh dan menjalankan model Gemma 3 QAT di desktop mereka. LM Studio menyederhanakan instalasi dan manajemen model AI, membuatnya lebih mudah diakses oleh pengguna non-teknis.
MLX: Memungkinkan inferensi yang dioptimalkan dan efisien dari model Gemma 3 QAT pada Mac yang ditenagai silikon Apple. MLX memanfaatkan arsitektur unik silikon Apple untuk memberikan kinerja dan efisiensi energi yang ditingkatkan untuk beban kerja AI.
Gemma.cpp: Implementasi C++ khusus Google. Memungkinkan inferensi yang sangat efisien langsung di CPU. Gemma.cpp menyediakan antarmuka tingkat rendah untuk pengembang yang ingin menyempurnakan kinerja aplikasi AI mereka.
llama.cpp: Secara native mendukung model Gemma 3 QAT berformat GGUF, membuatnya mudah untuk diintegrasikan ke dalam alur kerja yang ada. Llama.cpp adalah perpustakaan populer untuk menjalankan model bahasa besar di berbagai platform perangkat keras, termasuk CPU dan GPU.
Ketersediaan model Gemma 3 QAT pada platform ini dan kompatibilitasnya dengan alat populer secara signifikan menurunkan hambatan masuk bagi pengembang yang ingin memanfaatkan model ini dalam proyek mereka. Kemudahan integrasi ini mendorong eksperimen dan inovasi, yang mengarah pada berbagai aplikasi yang lebih luas untuk Gemma 3.
Dasar Teknis dari Pelatihan yang Sadar Kuantisasi
Untuk sepenuhnya menghargai signifikansi model QAT Google untuk Gemma 3, penting untuk menyelidiki detail teknis kuantisasi dan bagaimana QAT mengatasi tantangan yang terkait dengannya.
Memahami Kuantisasi:
Kuantisasi adalah teknik yang digunakan untuk mengurangi ukuran dan kompleksitas komputasi jaringan saraf dengan merepresentasikan bobot dan aktivasi dengan presisi yang lebih rendah. Alih-alih menggunakan angka floating-point (misalnya, 32-bit atau 16-bit), model terkuantisasi menggunakan bilangan bulat (misalnya, 8-bit atau 4-bit) untuk merepresentasikan nilai-nilai ini. Pengurangan presisi ini mengarah pada beberapa manfaat:
- Jejak Memori yang Dikurangi: Representasi presisi yang lebih rendah membutuhkan lebih sedikit memori untuk menyimpan model, memungkinkan untuk menerapkan model pada perangkat dengan sumber daya memori terbatas.
- Inferensi Lebih Cepat: Operasi bilangan bulat umumnya lebih cepat daripada operasi floating-point, yang mengarah pada waktu inferensi yang lebih cepat.
- Konsumsi Daya Lebih Rendah: Operasi bilangan bulat mengonsumsi lebih sedikit daya daripada operasi floating-point, membuat model terkuantisasi lebih cocok untuk perangkat bertenaga baterai.
Tantangan Kuantisasi:
Meskipun kuantisasi menawarkankeuntungan signifikan, ia juga memperkenalkan tantangan:
- Degradasi Akurasi: Mengurangi presisi bobot dan aktivasi dapat menyebabkan hilangnya akurasi. Model mungkin menjadi kurang mampu menangkap nuansa data, yang mengakibatkan kinerja yang lebih rendah.
- Masalah Kalibrasi: Rentang nilai yang dapat direpresentasikan oleh bilangan bulat terbatas. Ini dapat menyebabkan pemotongan atau saturasi aktivasi, yang selanjutnya dapat menurunkan akurasi.
Pelatihan yang Sadar Kuantisasi (QAT): Sebuah Solusi:
Pelatihan yang Sadar Kuantisasi (QAT) adalah teknik yang mengatasi masalah degradasi akurasi dengan menggabungkan kuantisasi ke dalam proses pelatihan. Dalam QAT, model dilatih dengan kuantisasi simulasi, yang berarti bahwa bobot dan aktivasi dikuantisasi selama forward dan backward pass pelatihan. Ini memungkinkan model untuk belajar mengkompensasi efek kuantisasi, yang menghasilkan model terkuantisasi yang lebih akurat.
Bagaimana QAT Bekerja:
Kuantisasi Simulasi: Selama pelatihan, bobot dan aktivasi dikuantisasi ke presisi yang diinginkan (misalnya, 8-bit atau 4-bit) setelah setiap forward dan backward pass. Ini mensimulasikan kuantisasi yang akan diterapkan selama inferensi.
Penyesuaian Gradien: Gradien juga disesuaikan untuk memperhitungkan efek kuantisasi. Ini membantu model untuk belajar bagaimana meminimalkan kesalahan yang disebabkan oleh kuantisasi.
Penyetelan Halus: Setelah pelatihan dengan kuantisasi simulasi, model disetel halus dengan bobot dan aktivasi terkuantisasi. Ini selanjutnya meningkatkan akurasi model terkuantisasi.
Manfaat QAT:
- Akurasi yang Ditingkatkan: QAT secara signifikan meningkatkan akurasi model terkuantisasi dibandingkan dengan kuantisasi pasca-pelatihan (PTQ), yang menguantisasi model setelah dilatih.
- Ketahanan terhadap Kuantisasi: QAT membuat model lebih tahan terhadap efek kuantisasi, memungkinkan untuk mencapai rasio kompresi yang lebih tinggi tanpa mengorbankan akurasi.
- Kompatibilitas Perangkat Keras: QAT memungkinkan model untuk diterapkan pada platform perangkat keras yang mendukung operasi bilangan bulat, seperti perangkat seluler dan sistem tertanam.
Implementasi QAT Google untuk Gemma 3:
Implementasi QAT Google untuk Gemma 3 memanfaatkan kemajuan terbaru dalam teknik kuantisasi untuk mencapai akurasi dan rasio kompresi yang tinggi. Detail spesifik dari implementasi mereka tidak tersedia untuk umum, tetapi kemungkinan mereka menggunakan teknik seperti:
- Kuantisasi Presisi Campuran: Menggunakan tingkat presisi yang berbeda untuk bagian model yang berbeda untuk mengoptimalkan akurasi dan kompresi.
- Kuantisasi Per-Tensor: Menguantisasi setiap tensor secara independen untuk meminimalkan kesalahan yang disebabkan oleh kuantisasi.
- Parameter Kuantisasi yang Dapat Dipelajari: Mempelajari parameter kuantisasi selama pelatihan untuk lebih meningkatkan akurasi.
Implikasi yang Lebih Luas dari QAT dan Gemma 3
Rilis model QAT untuk Gemma 3 mewakili langkah maju yang signifikan dalam pengembangan model AI yang lebih mudah diakses dan efisien. Dengan mengurangi jejak memori dan persyaratan komputasi dari model ini, Google memungkinkan berbagai pengembang dan pengguna untuk memanfaatkan kemampuan mereka. Ini memiliki beberapa implikasi penting:
Demokratisasi AI:
Kemampuan untuk menjalankan model AI yang kuat pada perangkat keras kelas konsumen mendemokratisasikan akses ke AI, memungkinkan individu dan bisnis kecil untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi bertenaga AI tanpa bergantung pada layanan berbasis cloud yang mahal.
Komputasi Tepi:
Model QAT sangat cocok untuk aplikasi komputasi tepi, di mana data diproses secara lokal pada perangkat daripada di cloud. Ini mengurangi latensi, meningkatkan privasi, dan memungkinkan aplikasi baru seperti kendaraan otonom dan sensor pintar.
AI Seluler:
Jejak memori yang dikurangi dari model QAT membuatnya ideal untuk perangkat seluler, memungkinkan fitur bertenaga AI baru seperti terjemahan waktu nyata, pengenalan gambar, dan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Penelitian dan Pengembangan:
Ketersediaan model QAT sumber terbuka untuk Gemma 3 akan mempercepat penelitian dan pengembangan di bidang AI, memungkinkan peneliti untuk bereksperimen dengan teknik kuantisasi baru dan menjelajahi aplikasi baru untuk model terkuantisasi.
Keberlanjutan Lingkungan:
Dengan mengurangi konsumsi energi model AI, QAT berkontribusi pada keberlanjutan lingkungan. Ini sangat penting karena AI menjadi lebih lazim dalam kehidupan kita.
Kesimpulannya, rilis model QAT Google untuk Gemma 3 adalah kemajuan signifikan yang akan memiliki dampak abadi pada bidang AI. Dengan membuat model AI lebih mudah diakses, efisien, dan berkelanjutan, Google membantu membuka potensi penuh AI untuk manfaat masyarakat. Kombinasi arsitektur kuat Gemma 3 dan teknik kuantisasi efisien QAT menjanjikan untuk mendorong inovasi di berbagai aplikasi, dari perangkat seluler hingga komputasi tepi dan seterusnya.