ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Gemma 3
Gemma 3 คือกลุ่มของแบบจำลองโอเพนเวทที่มีน้ำหนักเบาและมีประสิทธิภาพสูง ซึ่งพัฒนาโดย Google โดยสร้างขึ้นบนงานวิจัยและเทคโนโลยีเดียวกับแบบจำลอง ‘Gemini 2.0’ ของ Google Gemma 3 มีให้เลือกในขนาดพารามิเตอร์สี่ขนาด: 1B, 4B, 12B และ 27B ได้สร้างชื่อเสียงในฐานะแบบจำลองชั้นนำที่ทำงานในความแม่นยำ BFloat16 (BF16) ดั้งเดิมบน GPU ระดับไฮเอนด์ เช่น NVIDIA H100
ข้อได้เปรียบที่สำคัญของแบบจำลอง QAT ของ Gemma 3 คือความสามารถในการรักษาคุณภาพสูงพร้อมทั้งลดข้อกำหนดด้านหน่วยความจำลงอย่างมาก สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากช่วยให้แบบจำลองประสิทธิภาพสูงเช่น Gemma 3 27B สามารถทำงานได้ในเครื่องบน GPU ระดับผู้บริโภคเช่น NVIDIA GeForce RTX 3090
แรงจูงใจเบื้องหลังแบบจำลอง QAT
ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ มักใช้ BF16 อย่างไรก็ตาม เมื่อปรับใช้แบบจำลองขนาดใหญ่ รูปแบบที่มีความแม่นยำต่ำกว่า เช่น FP8 (8 บิต) บางครั้งใช้เพื่อลดข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ (เช่น จำนวน GPU) แม้ว่าจะต้องแลกมาด้วยประสิทธิภาพ มีความต้องการสูงสำหรับการใช้ Gemma 3 กับฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่
นี่คือจุดที่การหาปริมาณเข้ามามีบทบาท ในแบบจำลอง AI การหาปริมาณจะลดความแม่นยำของตัวเลข (พารามิเตอร์ของแบบจำลอง) ที่แบบจำลองใช้ในการจัดเก็บและคำนวณการตอบสนอง ซึ่งคล้ายกับการบีบอัดภาพโดยการลดจำนวนสีที่ใช้ แทนที่จะแสดงพารามิเตอร์ใน 16 บิต (BF16) เป็นไปได้ที่จะแสดงพารามิเตอร์เหล่านั้นในบิตที่น้อยกว่า เช่น 8 บิต (INT8) หรือ 4 บิต (INT4)
อย่างไรก็ตาม การหาปริมาณมักนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ลดลง เพื่อรักษาคุณภาพ Google ใช้ QAT แทนที่จะหาปริมาณแบบจำลองหลังจากได้รับการฝึกฝนอย่างเต็มที่ QAT จะรวมกระบวนการหาปริมาณไว้ในการฝึกฝนเอง โดยการจำลองการทำงานที่มีความแม่นยำต่ำระหว่างการฝึกฝน QAT จะลดการลดลงของประสิทธิภาพหลังการฝึกฝน สิ่งนี้นำไปสู่แบบจำลองที่เล็กลง เร็วขึ้น ในขณะที่ยังคงความแม่นยำไว้ได้
การประหยัด VRAM อย่างมาก
Google ระบุว่าการหาปริมาณ INT4 ช่วยลด VRAM (หน่วยความจำ GPU) ที่จำเป็นในการโหลดแบบจำลองอย่างมาก เมื่อเทียบกับการใช้ BF16 ดังนี้:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) เป็น 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) เป็น 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) เป็น 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) เป็น 0.5GB (INT4)
การลดขนาดหน่วยความจำเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำให้การเข้าถึงแบบจำลอง AI ที่มีประสิทธิภาพเป็นประชาธิปไตย ทำให้สามารถปรับใช้บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัดได้
การเปิดใช้งานแบบจำลอง Gemma 3 บนอุปกรณ์ต่างๆ
จากข้อมูลของ Google QAT ช่วยให้แบบจำลองที่ทรงพลังของ Gemma 3 สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคได้หลากหลายประเภท
Gemma 3 27B (INT4 QAT): สามารถโหลดและทำงานในเครื่องได้อย่างสบายๆ บนเดสก์ท็อปที่มี NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) หรือการ์ดเทียบเท่า ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้แบบจำลอง Gemma 3 ที่ใหญ่ที่สุดได้
Gemma 3 12B (INT4 QAT): สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน GPU ของแล็ปท็อป เช่น NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM) ทำให้มีความสามารถ AI ที่ทรงพลังบนเครื่องพกพาได้
แบบจำลองขนาดเล็กกว่า (4B, 1B): สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับระบบที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น สมาร์ทโฟน
การขยายความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์นี้เป็นการขยายการใช้งานที่เป็นไปได้ของ Gemma 3 อย่างมาก ทำให้สามารถใช้งานได้กับนักพัฒนาและผู้ใช้จำนวนมากขึ้น ความสามารถในการรันแบบจำลองเหล่านี้บนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการประมวลผล AI ในเครื่อง ลดการพึ่งพาบริการบนคลาวด์ และเพิ่มความเป็นส่วนตัว
การผสานรวมที่ง่ายดายกับเครื่องมือยอดนิยม
Google รับรองว่านักพัฒนาสามารถใช้แบบจำลอง QAT ใหม่เหล่านี้ได้ภายในเวิร์กโฟลว์ที่คุ้นเคย แบบจำลอง INT4 QAT และ Q4\_0 (4 บิต) QAT สำหรับ Gemma 3 มีอยู่ใน Hugging Face และ Kaggle สามารถทดสอบได้อย่างราบรื่นด้วยเครื่องมือสำหรับนักพัฒนายอดนิยม เช่น:
Ollama: ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรันแบบจำลอง Gemma 3 QAT ด้วยคำสั่งง่ายๆ Ollama ปรับปรุงกระบวนการปรับใช้และทดลองกับแบบจำลองเหล่านี้ ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาในการรวมเข้ากับโปรเจกต์ของตน
LM Studio: มี GUI (Graphical User Interface) ที่ใช้งานง่ายและใช้งานง่าย ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดและรันแบบจำลอง Gemma 3 QAT บนเดสก์ท็อปได้อย่างง่ายดาย LM Studio ทำให้การติดตั้งและการจัดการแบบจำลอง AI ง่ายขึ้น ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น
MLX: ช่วยให้สามารถอนุมานแบบจำลอง Gemma 3 QAT ที่ปรับให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพบน Mac ที่ใช้ Apple Silicon ได้ MLX ใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ Apple Silicon เพื่อมอบประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับปริมาณงาน AI
Gemma.cpp: การใช้งาน C++ เฉพาะของ Google ช่วยให้สามารถอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยตรงบน CPU Gemma.cpp มอบอินเทอร์เฟซระดับต่ำสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการปรับแต่งประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI ของตน
llama.cpp: รองรับแบบจำลอง Gemma 3 QAT ที่จัดรูปแบบ GGUF โดยกำเนิด ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ Llama.cpp เป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับการรันแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่บนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ต่างๆ รวมถึง CPU และ GPU
ความพร้อมใช้งานของแบบจำลอง Gemma 3 QAT บนแพลตฟอร์มเหล่านี้และความเข้ากันได้กับเครื่องมือยอดนิยมช่วยลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองเหล่านี้ในโปรเจกต์ของตนได้อย่างมาก ความง่ายในการผสานรวมนี้ส่งเสริมการทดลองและนวัตกรรม นำไปสู่การใช้งาน Gemma 3 ที่หลากหลายยิ่งขึ้น
รากฐานทางเทคนิคของการฝึกอบรมที่คำนึงถึงปริมาณ
เพื่อให้เข้าใจถึงความสำคัญของแบบจำลอง QAT ของ Google สำหรับ Gemma 3 อย่างเต็มที่ สิ่งสำคัญคือต้องเจาะลึกรายละเอียดทางเทคนิคของการหาปริมาณและวิธีที่ QAT จัดการกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับมัน
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการหาปริมาณ:
การหาปริมาณเป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดขนาดและความซับซ้อนในการคำนวณของเครือข่ายประสาทเทียมโดยการแสดงน้ำหนักและการเปิดใช้งานด้วยความแม่นยำที่ต่ำกว่า แทนที่จะใช้ตัวเลขทศนิยม (เช่น 32 บิตหรือ 16 บิต) แบบจำลองที่หาปริมาณจะใช้จำนวนเต็ม (เช่น 8 บิตหรือ 4 บิต) เพื่อแสดงค่าเหล่านี้ การลดความแม่นยำนี้นำไปสู่ประโยชน์หลายประการ:
- ลดขนาดหน่วยความจำ: การแสดงที่มีความแม่นยำต่ำกว่าต้องใช้หน่วยความจำน้อยกว่าในการจัดเก็บแบบจำลอง ทำให้สามารถปรับใช้แบบจำลองบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรหน่วยความจำจำกัดได้
- การอนุมานที่รวดเร็วกว่า: การดำเนินการจำนวนเต็มโดยทั่วไปจะเร็วกว่าการดำเนินการทศนิยม ซึ่งนำไปสู่เวลาการอนุมานที่รวดเร็วกว่า
- การใช้พลังงานที่ต่ำกว่า: การดำเนินการจำนวนเต็มใช้พลังงานน้อยกว่าการดำเนินการทศนิยม ทำให้แบบจำลองที่หาปริมาณเหมาะสมกว่าสำหรับอุปกรณ์ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่
ความท้าทายของการหาปริมาณ:
แม้ว่าการหาปริมาณจะให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญ แต่ก็ยังนำมาซึ่งความท้าทาย:
- การลดลงของความแม่นยำ: การลดความแม่นยำของน้ำหนักและการเปิดใช้งานสามารถนำไปสู่การสูญเสียความแม่นยำ แบบจำลองอาจมีความสามารถน้อยลงในการจับภาพความแตกต่างของข้อมูล ส่งผลให้ประสิทธิภาพต่ำลง
- ปัญหาการปรับเทียบ: ช่วงของค่าที่สามารถแสดงได้ด้วยจำนวนเต็มมีจำกัด สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตัดหรือการอิ่มตัวของการเปิดใช้งาน ซึ่งสามารถลดความแม่นยำลงได้อีก
การฝึกอบรมที่คำนึงถึงปริมาณ (QAT): ทางออก:
การฝึกอบรมที่คำนึงถึงปริมาณ (QAT) เป็นเทคนิคที่จัดการกับปัญหาการลดลงของความแม่นยำโดยการรวมการหาปริมาณเข้ากับกระบวนการฝึกอบรม ใน QAT แบบจำลองจะได้รับการฝึกฝนด้วยการหาปริมาณจำลอง ซึ่งหมายความว่าน้ำหนักและการเปิดใช้งานจะถูกหาปริมาณระหว่างการส่งต่อและการย้อนกลับของการฝึกอบรม สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้ที่จะชดเชยผลกระทบของการหาปริมาณ ส่งผลให้แบบจำลองที่หาปริมาณมีความแม่นยำมากขึ้น
QAT ทำงานอย่างไร:
การหาปริมาณจำลอง: ในระหว่างการฝึกอบรม น้ำหนักและการเปิดใช้งานจะถูกหาปริมาณเป็นความแม่นยำที่ต้องการ (เช่น 8 บิตหรือ 4 บิต) หลังจากแต่ละครั้งที่ส่งต่อและย้อนกลับ สิ่งนี้จำลองการหาปริมาณที่จะใช้ในระหว่างการอนุมาน
การปรับการไล่ระดับสี: การไล่ระดับสีจะถูกปรับเพื่ออธิบายผลกระทบของการหาปริมาณ สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้วิธีลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการหาปริมาณให้เหลือน้อยที่สุด
การปรับแต่งอย่างละเอียด: หลังจากการฝึกอบรมด้วยการหาปริมาณจำลอง แบบจำลองจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยน้ำหนักและการเปิดใช้งานที่หาปริมาณ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองที่หาปริมาณให้ดียิ่งขึ้น
ประโยชน์ของ QAT:
- ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุง: QAT ช่วยปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองที่หาปริมาณอย่างมาก เมื่อเทียบกับการหาปริมาณหลังการฝึกอบรม (PTQ) ซึ่งจะหาปริมาณแบบจำลองหลังจากได้รับการฝึกฝนแล้ว
- ความทนทานต่อการหาปริมาณ: QAT ทำให้แบบจำลองมีความทนทานต่อผลกระทบของการหาปริมาณมากขึ้น ทำให้สามารถบรรลุอัตราส่วนการบีบอัดที่สูงขึ้นโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ
- ความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์: QAT ช่วยให้สามารถปรับใช้แบบจำลองบนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ที่รองรับการดำเนินการจำนวนเต็ม เช่น อุปกรณ์เคลื่อนที่และระบบฝังตัว
การใช้งาน QAT ของ Google สำหรับ Gemma 3:
การใช้งาน QAT ของ Google สำหรับ Gemma 3 ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในเทคนิคการหาปริมาณเพื่อให้ได้ความแม่นยำและอัตราส่วนการบีบอัดสูง รายละเอียดเฉพาะของการใช้งานของพวกเขาไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ แต่เป็นไปได้ว่าพวกเขาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น:
- การหาปริมาณแบบความแม่นยำผสม: การใช้ระดับความแม่นยำที่แตกต่างกันสำหรับส่วนต่างๆ ของแบบจำลองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำและการบีบอัด
- การหาปริมาณต่อเทนเซอร์: การหาปริมาณแต่ละเทนเซอร์อย่างอิสระเพื่อลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการหาปริมาณให้เหลือน้อยที่สุด
- พารามิเตอร์การหาปริมาณที่เรียนรู้ได้: การเรียนรู้พารามิเตอร์การหาปริมาณระหว่างการฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำให้ดียิ่งขึ้น
ผลกระทบในวงกว้างของ QAT และ Gemma 3
การเปิดตัวแบบจำลอง QAT สำหรับ Gemma 3 แสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนาแบบจำลอง AI ที่เข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการลดขนาดหน่วยความจำและข้อกำหนดด้านการคำนวณของแบบจำลองเหล่านี้ Google กำลังเปิดใช้งานนักพัฒนาและผู้ใช้ที่หลากหลายยิ่งขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถของพวกเขา สิ่งนี้มีผลกระทบที่สำคัญหลายประการ:
การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย:
ความสามารถในการรันแบบจำลอง AI ที่ทรงพลังบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตย ทำให้บุคคลและธุรกิจขนาดเล็กสามารถพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้โดยไม่ต้องพึ่งพาบริการบนคลาวด์ที่มีราคาแพง
การประมวลผลที่ขอบ:
แบบจำลอง QAT เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานการประมวลผลที่ขอบ ซึ่งข้อมูลจะถูกประมวลผลในเครื่องบนอุปกรณ์แทนที่จะอยู่ในคลาวด์ สิ่งนี้ช่วยลดเวลาแฝง ปรับปรุงความเป็นส่วนตัว และเปิดใช้งานแอปพลิเคชันใหม่ๆ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติและเซ็นเซอร์อัจฉริยะ
AI บนมือถือ:
ขนาดหน่วยความจำที่ลดลงของแบบจำลอง QAT ทำให้เหมาะสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ ทำให้สามารถใช้งานคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่ๆ เช่น การแปลแบบเรียลไทม์ การจดจำภาพ และคำแนะนำส่วนบุคคล
การวิจัยและพัฒนา:
ความพร้อมใช้งานของแบบจำลอง QAT โอเพนซอร์สสำหรับ Gemma 3 จะเร่งการวิจัยและพัฒนาในสาขา AI ทำให้นักวิจัยสามารถทดลองกับเทคนิคการหาปริมาณใหม่ๆ และสำรวจแอปพลิเคชันใหม่ๆ สำหรับแบบจำลองที่หาปริมาณ
ความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม:
ด้วยการลดการใช้พลังงานของแบบจำลอง AI QAT มีส่วนช่วยในความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจาก AI แพร่หลายมากขึ้นในชีวิตของเรา
โดยสรุป การเปิดตัวแบบจำลอง QAT ของ Google สำหรับ Gemma 3 เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญ ซึ่งจะมีผลกระทบอย่างยั่งยืนต่อสาขา AI ด้วยการทำให้แบบจำลอง AI สามารถเข้าถึงได้ มีประสิทธิภาพ และยั่งยืนมากขึ้น Google กำลังช่วยปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI เพื่อประโยชน์ของสังคม การผสมผสานระหว่างสถาปัตยกรรมที่ทรงพลังของ Gemma 3 และเทคนิคการหาปริมาณที่มีประสิทธิภาพของ QAT สัญญาว่าจะขับเคลื่อนนวัตกรรมในหลากหลายแอปพลิเคชัน ตั้งแต่อุปกรณ์เคลื่อนที่ไปจนถึงการประมวลผลที่ขอบและอื่นๆ