Google, açık AI model ailesi ‘Gemma 3’ için Quantization-Aware Training (QAT) modellerini tanıttı. Bu gelişme, büyük dil modellerinin hesaplama kaynak taleplerini ele almayı ve bunları daha geniş bir donanım yapılandırması yelpazesi için daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlamaktadır.
Gemma 3’ü Anlamak
Gemma 3, Google tarafından geliştirilen hafif, yüksek performanslı açık ağırlıklı modellerden oluşan bir ailedir. Google’ın ‘Gemini 2.0’ modeliyle aynı araştırma ve teknoloji üzerine inşa edilmiştir. Gemma 3, dört parametre boyutunda mevcuttur: 1B, 4B, 12B ve 27B. NVIDIA H100 gibi üst düzey GPU’larda yerel BFloat16 (BF16) hassasiyetinde çalışan önde gelen bir model olarak kendini kanıtlamıştır.
Gemma 3’ün QAT modellerinin önemli bir avantajı, bellek gereksinimlerini önemli ölçüde azaltırken yüksek kaliteyi koruyabilmeleridir. Bu çok önemlidir çünkü Gemma 3 27B gibi yüksek performanslı modellerin NVIDIA GeForce RTX 3090 gibi tüketici sınıfı GPU’larda yerel olarak çalışmasına olanak tanır.
QAT Modellerinin Arkasındaki Motivasyon
Performans karşılaştırmalarında genellikle BF16 kullanılır. Bununla birlikte, büyük modelleri dağıtırken, performanstan ödün verilse bile donanım gereksinimlerini (GPU sayısı gibi) azaltmak için bazen FP8 (8-bit) gibi daha düşük hassasiyetli formatlar kullanılır. Mevcut donanımla Gemma 3’ü kullanmak için yüksek bir talep var.
Kuantizasyon burada devreye giriyor. AI modellerinde, kuantizasyon modelin yanıtları depolamak ve hesaplamak için kullandığı sayıların (model parametreleri) hassasiyetini azaltır. Bu, kullanılan renk sayısını azaltarak bir görüntüyü sıkıştırmaya benzer. Parametreleri 16-bit (BF16) olarak temsil etmek yerine, bunları 8-bit (INT8) veya 4-bit (INT4) gibi daha az sayıda bit ile temsil etmek mümkündür.
Bununla birlikte, kuantizasyon genellikle performansta bir düşüşe yol açar. Google, kaliteyi korumak için QAT kullanır. Modeli tamamen eğitildikten sonra kuantize etmek yerine, QAT kuantizasyon işlemini eğitimin kendisine dahil eder. Eğitim sırasında düşük hassasiyetli işlemleri simüle ederek QAT, eğitimden sonraki performans düşüşünü en aza indirir. Bu, doğruluğu korurken daha küçük, daha hızlı modellerle sonuçlanır.
Önemli VRAM Tasarrufları
Google, INT4 kuantizasyonunun, modeli BF16 kullanarak yüklemeye kıyasla modelin yüklenmesi için gereken VRAM’i (GPU belleği) önemli ölçüde azalttığını belirtiyor:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) ila 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) ila 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) ila 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) ila 0.5GB (INT4)
Bellek ayak izindeki bu azalmalar, güçlü AI modellerine erişimi demokratikleştirmek ve sınırlı kaynaklara sahip cihazlarda dağıtılmalarına izin vermek için çok önemlidir.
Gemma 3 Modellerini Çeşitli Cihazlarda Etkinleştirme
Google’a göre, QAT, Gemma 3’ün güçlü modellerinin çok çeşitli tüketici donanımlarında çalışmasını sağlar.
Gemma 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) veya eşdeğer bir kartla bir masaüstünde rahatça yüklenebilir ve yerel olarak çalıştırılabilir, böylece kullanıcıların en büyük Gemma 3 modelini kullanmalarına olanak tanır.
Gemma 3 12B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM) gibi dizüstü bilgisayar GPU’larında verimli bir şekilde çalıştırılabilir ve taşınabilir makinelerde güçlü AI yetenekleri sağlar.
Daha Küçük Modeller (4B, 1B): Akıllı telefonlar gibi sınırlı kaynaklara sahip sistemler için daha erişilebilir hale geldi.
Donanım uyumluluğundaki bu genişleme, Gemma 3’ün potansiyel uygulamalarını önemli ölçüde genişletir ve onu daha geniş bir geliştirici ve kullanıcı kitlesi için kullanılabilir hale getirir. Bu modelleri tüketici sınıfı donanımda çalıştırma yeteneği, bulut tabanlı hizmetlere olan bağımlılığı azaltarak ve gizliliği artırarak yerel AI işleme için yeni olanaklar sunar.
Popüler Araçlarla Kolay Entegrasyon
Google, geliştiricilerin bu yeni QAT modellerini tanıdık iş akışlarında kullanabilmelerini sağlamıştır. Gemma 3 için INT4 QAT ve Q4\_0 (4-bit) QAT modelleri Hugging Face ve Kaggle’da mevcuttur. Aşağıdaki gibi popüler geliştirici araçlarıyla sorunsuz bir şekilde test edilebilirler:
Ollama: Kullanıcıların Gemma 3 QAT modellerini basit komutlarla çalıştırmasına olanak tanır. Ollama, bu modelleri dağıtma ve deneme sürecini kolaylaştırır ve geliştiricilerin bunları projelerine entegre etmelerini kolaylaştırır.
LM Studio: Kullanıcıların Gemma 3 QAT modellerini masaüstlerine kolayca indirmelerine ve çalıştırmalarına olanak tanıyan sezgisel ve kullanımı kolay bir GUI (Grafik Kullanıcı Arayüzü) sağlar. LM Studio, AI modellerinin kurulumunu ve yönetimini basitleştirerek onları teknik olmayan kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirir.
MLX: Apple silikon destekli Mac’lerde Gemma 3 QAT modellerinin optimize edilmiş ve verimli çıkarımını sağlar. MLX, AI iş yükleri için gelişmiş performans ve enerji verimliliği sağlamak üzere Apple silikonunun benzersiz mimarisinden yararlanır.
Gemma.cpp: Google’ın özel C++ uygulaması. Doğrudan CPU üzerinde çok verimli çıkarıma olanak tanır. Gemma.cpp, AI uygulamalarının performansını ince ayar yapmak isteyen geliştiriciler için düşük seviyeli bir arayüz sağlar.
llama.cpp: GGUF formatlı Gemma 3 QAT modellerini yerel olarak destekleyerek mevcut iş akışlarına entegrasyonu kolaylaştırır. Llama.cpp, büyük dil modellerini CPU’lar ve GPU’lar dahil olmak üzere çeşitli donanım platformlarında çalıştırmak için popüler bir kütüphanedir.
Gemma 3 QAT modellerinin bu platformlarda bulunması ve popüler araçlarla uyumluluğu, bu modelleri projelerinde kullanmak isteyen geliştiriciler için giriş engelini önemli ölçüde azaltır. Entegrasyon kolaylığı, denemeyi ve yeniliği teşvik eder ve Gemma 3 için daha geniş bir uygulama yelpazesine yol açar.
Kuantizasyon Farkında Eğitimin Teknik Temelleri
Google’ın Gemma 3 için QAT modellerinin önemini tam olarak anlamak için, kuantizasyonun teknik ayrıntılarına ve QAT’nin bununla ilişkili zorlukların nasıl üstesinden geldiğine girmek önemlidir.
Kuantizasyonu Anlamak:
Kuantizasyon, ağırlıkları ve aktivasyonları daha düşük hassasiyetle temsil ederek sinir ağlarının boyutunu ve hesaplama karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Kuantize edilmiş modeller, kayan noktalı sayılar (örneğin, 32-bit veya 16-bit) kullanmak yerine, bu değerleri temsil etmek için tamsayılar (örneğin, 8-bit veya 4-bit) kullanır. Hassasiyetteki bu azalma, çeşitli faydalara yol açar:
- Azaltılmış Bellek Ayak İzi: Daha düşük hassasiyetli temsiller, modeli depolamak için daha az bellek gerektirir ve modelleri sınırlı bellek kaynaklarına sahip cihazlarda dağıtmayı mümkün kılar.
- Daha Hızlı Çıkarım: Tamsayı işlemleri genellikle kayan noktalı işlemlerden daha hızlıdır ve bu da daha hızlı çıkarım sürelerine yol açar.
- Daha Düşük Güç Tüketimi: Tamsayı işlemleri, kayan noktalı işlemlerden daha az güç tüketir ve kuantize edilmiş modelleri pille çalışan cihazlar için daha uygun hale getirir.
Kuantizasyonun Zorlukları:
Kuantizasyon önemli avantajlar sunarken, zorluklar da beraberinde getirir:
- Doğrulukta Düşüş: Ağırlıkların ve aktivasyonların hassasiyetini azaltmak doğruluk kaybına yol açabilir. Model, verilerin nüanslarını yakalama konusunda daha az yetenekli hale gelebilir ve bu da daha düşük performansa neden olabilir.
- Kalibrasyon Sorunları: Tamsayılarla temsil edilebilen değer aralığı sınırlıdır. Bu, aktivasyonların kırpılmasına veya doygunluğa yol açabilir ve bu da doğruluğu daha da düşürebilir.
Kuantizasyon Farkında Eğitim (QAT): Bir Çözüm:
Kuantizasyon Farkında Eğitim (QAT), kuantizasyonu eğitim sürecine dahil ederek doğruluk düşüşü sorununu ele alan bir tekniktir. QAT’de, model simüle edilmiş kuantizasyonla eğitilir; bu, ağırlıkların ve aktivasyonların eğitimin ileri ve geri geçişleri sırasında kuantize edildiği anlamına gelir. Bu, modelin kuantizasyonun etkilerini telafi etmeyi öğrenmesini sağlayarak daha doğru bir kuantize edilmiş modelle sonuçlanır.
QAT Nasıl Çalışır:
Simüle Edilmiş Kuantizasyon: Eğitim sırasında, ağırlıklar ve aktivasyonlar, her ileri ve geri geçişten sonra istenen hassasiyete (örneğin, 8-bit veya 4-bit) kuantize edilir. Bu, çıkarım sırasında uygulanacak kuantizasyonu simüle eder.
Gradyan Ayarlaması: Gradyanlar ayrıca kuantizasyonun etkilerini hesaba katmak için ayarlanır. Bu, modelin kuantizasyonun neden olduğu hatayı en aza indirmeyi öğrenmesine yardımcı olur.
İnce Ayar: Simüle edilmiş kuantizasyonla eğitimden sonra, model kuantize edilmiş ağırlıklar ve aktivasyonlarla ince ayarlanır. Bu, kuantize edilmiş modelin doğruluğunu daha da artırır.
QAT’nin Faydaları:
- Geliştirilmiş Doğruluk: QAT, modeli eğitildikten sonra kuantize eden eğitim sonrası kuantizasyona (PTQ) kıyasla kuantize edilmiş modellerin doğruluğunu önemli ölçüde artırır.
- Kuantizasyona Karşı Dayanıklılık: QAT, modeli kuantizasyonun etkilerine karşı daha dayanıklı hale getirerek, doğruluktan ödün vermeden daha yüksek sıkıştırma oranlarına ulaşmayı mümkün kılar.
- Donanım Uyumluluğu: QAT, modelin mobil cihazlar ve gömülü sistemler gibi tamsayı işlemlerini destekleyen donanım platformlarında dağıtılmasına olanak tanır.
Google’ın Gemma 3 için QAT Uygulaması:
Google’ın Gemma 3 için QAT uygulaması, yüksek doğruluk ve sıkıştırma oranlarına ulaşmak için kuantizasyon tekniklerindeki en son gelişmelerden yararlanır. Uygulamalarının belirli ayrıntıları halka açık değil, ancak şu gibi teknikler kullanmaları muhtemeldir:
- Karma Hassasiyetli Kuantizasyon: Doğruluğu ve sıkıştırmayı optimize etmek için modelin farklı bölümleri için farklı hassasiyet seviyeleri kullanma.
- Tensör Başına Kuantizasyon: Kuantizasyonun neden olduğu hatayı en aza indirmek için her tensörü bağımsız olarak kuantize etme.
- Öğrenilebilir Kuantizasyon Parametreleri: Doğruluğu daha da artırmak için eğitim sırasında kuantizasyon parametrelerini öğrenme.
QAT ve Gemma 3’ün Daha Geniş Etkileri
Gemma 3 için QAT modellerinin piyasaya sürülmesi, daha erişilebilir ve verimli AI modellerinin geliştirilmesinde önemli bir adımı temsil ediyor. Google, bu modellerin bellek ayak izini ve hesaplama gereksinimlerini azaltarak daha geniş bir geliştirici ve kullanıcı yelpazesinin yeteneklerinden yararlanmasını sağlıyor. Bunun çeşitli önemli etkileri vardır:
AI’nin Demokratikleşmesi:
Güçlü AI modellerini tüketici sınıfı donanımda çalıştırma yeteneği, AI’ye erişimi demokratikleştirerek bireylerin ve küçük işletmelerin pahalı bulut tabanlı hizmetlere güvenmeden AI destekli uygulamalar geliştirmesini ve dağıtmasını mümkün kılar.
Uç Hesaplama:
QAT modelleri, verilerin bulutta değil, cihazlarda yerel olarak işlendiği uç bilgi işlem uygulamaları için çok uygundur. Bu, gecikmeyi azaltır, gizliliği artırır ve otonom araçlar ve akıllı sensörler gibi yeni uygulamalar sağlar.
Mobil AI:
QAT modellerinin azaltılmış bellek ayak izi, onları mobil cihazlar için ideal hale getirerek gerçek zamanlı çeviri, görüntü tanıma ve kişiselleştirilmiş öneriler gibi yeni AI destekli özellikler sağlar.
Araştırma ve Geliştirme:
Gemma 3 için açık kaynaklı QAT modellerinin mevcudiyeti, AI alanındaki araştırma ve geliştirmeyi hızlandıracak ve araştırmacıların yeni kuantizasyon teknikleriyle denemeler yapmasına ve kuantize edilmiş modeller için yeni uygulamalar keşfetmesine olanak tanıyacak.
Çevresel Sürdürülebilirlik:
AI modellerinin enerji tüketimini azaltarak QAT, çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunur. Bu, AI hayatımızda daha yaygın hale geldikçe özellikle önemlidir.
Sonuç olarak, Google’ın Gemma 3 için QAT modellerini yayınlaması, AI alanında kalıcı bir etkiye sahip olacak önemli bir gelişmedir. Google, AI modellerini daha erişilebilir, verimli ve sürdürülebilir hale getirerek, AI’nin tüm potansiyelini toplumun yararına ortaya çıkarmaya yardımcı oluyor. Gemma 3’ün güçlü mimarisi ve QAT’nin verimli kuantizasyon tekniklerinin birleşimi, mobil cihazlardan uç bilgi işleme ve ötesine kadar çok çeşitli uygulamalarda inovasyonu yönlendirme vaadini taşıyor.