Google gần đây đã giới thiệu các mô hình Quantization-Aware Training (QAT) cho dòng mô hình AI mã nguồn mở của mình, ‘Gemma 3’. Sự phát triển này nhằm mục đích giải quyết các yêu cầu về tài nguyên tính toán của các mô hình ngôn ngữ lớn, giúp chúng dễ tiếp cận hơn đối với nhiều cấu hình phần cứng khác nhau.
Tìm hiểu về Gemma 3
Gemma 3 là một dòng các mô hình trọng lượng mở hiệu suất cao, trọng lượng nhẹ được phát triển bởi Google. Nó được xây dựng dựa trên cùng một nghiên cứu và công nghệ như mô hình ‘Gemini 2.0’ của Google. Gemma 3 có sẵn bốn kích thước tham số: 1B, 4B, 12B và 27B. Nó đã tự khẳng định mình là một mô hình hàng đầu hoạt động ở độ chính xác BFloat16 (BF16) gốc trên các GPU cao cấp như NVIDIA H100.
Một lợi thế đáng kể của các mô hình QAT của Gemma 3 là khả năng duy trì chất lượng cao trong khi giảm đáng kể các yêu cầu về bộ nhớ. Điều này rất quan trọng vì nó cho phép các mô hình hiệu suất cao như Gemma 3 27B chạy cục bộ trên các GPU cấp tiêu dùng như NVIDIA GeForce RTX 3090.
Động lực đằng sau các mô hình QAT
Trong các so sánh hiệu suất, BF16 thường được sử dụng. Tuy nhiên, khi triển khai các mô hình lớn, các định dạng có độ chính xác thấp hơn như FP8 (8-bit) đôi khi được sử dụng để giảm các yêu cầu về phần cứng (chẳng hạn như số lượng GPU), ngay cả khi phải trả giá bằng hiệu suất. Có một nhu cầu cao về việc sử dụng Gemma 3 với phần cứng hiện có.
Đây là lúc lượng tử hóa phát huy tác dụng. Trong các mô hình AI, lượng tử hóa làm giảm độ chính xác của các số (tham số mô hình) mà mô hình sử dụng để lưu trữ và tính toán các phản hồi. Điều này tương tự như việc nén một hình ảnh bằng cách giảm số lượng màu được sử dụng. Thay vì biểu diễn các tham số ở 16-bit (BF16), có thể biểu diễn chúng bằng ít bit hơn, chẳng hạn như 8-bit (INT8) hoặc 4-bit (INT4).
Tuy nhiên, lượng tử hóa thường dẫn đến giảm hiệu suất. Để duy trì chất lượng, Google sử dụng QAT. Thay vì lượng tử hóa mô hình sau khi nó đã được huấn luyện đầy đủ, QAT kết hợp quá trình lượng tử hóa vào chính quá trình huấn luyện. Bằng cách mô phỏng các hoạt động có độ chính xác thấp trong quá trình huấn luyện, QAT giảm thiểu sự suy giảm hiệu suất sau khi huấn luyện. Điều này dẫn đến các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác.
Tiết kiệm VRAM đáng kể
Google tuyên bố rằng lượng tử hóa INT4 làm giảm đáng kể VRAM (bộ nhớ GPU) cần thiết để tải mô hình so với việc sử dụng BF16, như sau:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) đến 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) đến 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) đến 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) đến 0.5GB (INT4)
Những giảm thiểu về dung lượng bộ nhớ này là tối quan trọng để dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình AI mạnh mẽ, cho phép chúng được triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
Kích hoạt các mô hình Gemma 3 trên nhiều thiết bị khác nhau
Theo Google, QAT cho phép các mô hình mạnh mẽ của Gemma 3 chạy trên một loạt các phần cứng tiêu dùng.
Gemma 3 27B (INT4 QAT): Có thể được tải và chạy cục bộ một cách thoải mái trên máy tính để bàn với NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) hoặc card tương đương, cho phép người dùng sử dụng mô hình Gemma 3 lớn nhất.
Gemma 3 12B (INT4 QAT): Có thể chạy hiệu quả trên các GPU máy tính xách tay như NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM), cho phép các khả năng AI mạnh mẽ trên các máy di động.
Các mô hình nhỏ hơn (4B, 1B): Đã trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các hệ thống có tài nguyên hạn chế, chẳng hạn như điện thoại thông minh.
Sự mở rộng về khả năng tương thích phần cứng này mở rộng đáng kể các ứng dụng tiềm năng của Gemma 3, làm cho nó có sẵn cho một lượng lớn hơn các nhà phát triển và người dùng. Khả năng chạy các mô hình này trên phần cứng cấp tiêu dùng mở ra những khả năng mới cho xử lý AI cục bộ, giảm sự phụ thuộc vào các dịch vụ dựa trên đám mây và tăng cường quyền riêng tư.
Dễ dàng tích hợp với các công cụ phổ biến
Google đã đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình QAT mới này trong các quy trình làm việc quen thuộc. Các mô hình INT4 QAT và Q4\_0 (4-bit) QAT cho Gemma 3 có sẵn trên Hugging Face và Kaggle. Chúng có thể được kiểm tra liền mạch với các công cụ phát triển phổ biến, chẳng hạn như:
Ollama: Cho phép người dùng chạy các mô hình Gemma 3 QAT với các lệnh đơn giản. Ollama đơn giản hóa quá trình triển khai và thử nghiệm với các mô hình này, giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp chúng vào các dự án của họ hơn.
LM Studio: Cung cấp GUI (Giao diện người dùng đồ họa) trực quan và dễ sử dụng, cho phép người dùng dễ dàng tải xuống và chạy các mô hình Gemma 3 QAT trên máy tính để bàn của họ. LM Studio đơn giản hóa việc cài đặt và quản lý các mô hình AI, làm cho chúng dễ tiếp cận hơn đối với người dùng không chuyên về kỹ thuật.
MLX: Cho phép suy luận được tối ưu hóa và hiệu quả các mô hình Gemma 3 QAT trên máy Mac chạy chip Apple silicon. MLX tận dụng kiến trúc độc đáo của Apple silicon để mang lại hiệu suất và hiệu quả năng lượng nâng cao cho khối lượng công việc AI.
Gemma.cpp: Triển khai C++ chuyên dụng của Google. Cho phép suy luận rất hiệu quả trực tiếp trên CPU. Gemma.cpp cung cấp một giao diện cấp thấp cho các nhà phát triển muốn tinh chỉnh hiệu suất của các ứng dụng AI của họ.
llama.cpp: Hỗ trợ gốc các mô hình Gemma 3 QAT được định dạng GGUF, giúp dễ dàng tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có. Llama.cpp là một thư viện phổ biến để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên nhiều nền tảng phần cứng khác nhau, bao gồm CPU và GPU.
Sự sẵn có của các mô hình Gemma 3 QAT trên các nền tảng này và khả năng tương thích của chúng với các công cụ phổ biến làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các nhà phát triển muốn tận dụng các mô hình này trong các dự án của họ. Sự dễ dàng tích hợp này khuyến khích thử nghiệm và đổi mới, dẫn đến một loạt các ứng dụng rộng hơn cho Gemma 3.
Nền tảng kỹ thuật của đào tạo nhận biết lượng tử hóa
Để đánh giá đầy đủ tầm quan trọng của các mô hình QAT của Google cho Gemma 3, điều quan trọng là phải đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật của lượng tử hóa và cách QAT giải quyết các thách thức liên quan đến nó.
Tìm hiểu về lượng tử hóa:
Lượng tử hóa là một kỹ thuật được sử dụng để giảm kích thước và độ phức tạp tính toán của mạng nơ-ron bằng cách biểu diễn các trọng số và kích hoạt với độ chính xác thấp hơn. Thay vì sử dụng các số dấu phẩy động (ví dụ: 32-bit hoặc 16-bit), các mô hình lượng tử hóa sử dụng các số nguyên (ví dụ: 8-bit hoặc 4-bit) để biểu diễn các giá trị này. Sự giảm độ chính xác này dẫn đến một số lợi ích:
- Giảm dung lượng bộ nhớ: Các biểu diễn có độ chính xác thấp hơn yêu cầu ít bộ nhớ hơn để lưu trữ mô hình, giúp có thể triển khai các mô hình trên các thiết bị có tài nguyên bộ nhớ hạn chế.
- Suy luận nhanh hơn: Các hoạt động số nguyên thường nhanh hơn các hoạt động dấu phẩy động, dẫn đến thời gian suy luận nhanh hơn.
- Tiêu thụ điện năng thấp hơn: Các hoạt động số nguyên tiêu thụ ít điện năng hơn các hoạt động dấu phẩy động, làm cho các mô hình lượng tử hóa phù hợp hơn cho các thiết bị chạy bằng pin.
Những thách thức của lượng tử hóa:
Mặc dù lượng tử hóa mang lại những lợi thế đáng kể, nhưng nó cũng đặt ra những thách thức:
- Suy giảm độ chính xác: Giảm độ chính xác của trọng số và kích hoạt có thể dẫn đến mất độ chính xác. Mô hình có thể trở nên kém khả năng nắm bắt các sắc thái của dữ liệu, dẫn đến hiệu suất thấp hơn.
- Vấn đề hiệu chuẩn: Phạm vi giá trị có thể được biểu diễn bằng các số nguyên bị giới hạn. Điều này có thể dẫn đến cắt hoặc bão hòa kích hoạt, có thể làm giảm thêm độ chính xác.
Đào tạo nhận biết lượng tử hóa (QAT): Một giải pháp:
Đào tạo nhận biết lượng tử hóa (QAT) là một kỹ thuật giải quyết vấn đề suy giảm độ chính xác bằng cách kết hợp lượng tử hóa vào quá trình đào tạo. Trong QAT, mô hình được đào tạo với lượng tử hóa mô phỏng, có nghĩa là trọng số và kích hoạt được lượng tử hóa trong quá trình chuyển tiếp và ngược lại của đào tạo. Điều này cho phép mô hình học cách bù đắp cho các tác động của lượng tử hóa, dẫn đến một mô hình lượng tử hóa chính xác hơn.
QAT hoạt động như thế nào:
Lượng tử hóa mô phỏng: Trong quá trình đào tạo, trọng số và kích hoạt được lượng tử hóa đến độ chính xác mong muốn (ví dụ: 8-bit hoặc 4-bit) sau mỗi lần chuyển tiếp và ngược lại. Điều này mô phỏng lượng tử hóa sẽ được áp dụng trong quá trình suy luận.
Điều chỉnh độ dốc: Độ dốc cũng được điều chỉnh để tính đến các tác động của lượng tử hóa. Điều này giúp mô hình học cách giảm thiểu lỗi do lượng tử hóa gây ra.
Tinh chỉnh: Sau khi đào tạo với lượng tử hóa mô phỏng, mô hình được tinh chỉnh với trọng số và kích hoạt lượng tử hóa. Điều này cải thiện hơn nữa độ chính xác của mô hình lượng tử hóa.
Lợi ích của QAT:
- Cải thiện độ chính xác: QAT cải thiện đáng kể độ chính xác của các mô hình lượng tử hóa so với lượng tử hóa sau đào tạo (PTQ), lượng tử hóa mô hình sau khi nó đã được đào tạo.
- Độ bền với lượng tử hóa: QAT làm cho mô hình bền hơn với các tác động của lượng tử hóa, giúp có thể đạt được tỷ lệ nén cao hơn mà không làm giảm độ chính xác.
- Khả năng tương thích phần cứng: QAT cho phép mô hình được triển khai trên các nền tảng phần cứng hỗ trợ các hoạt động số nguyên, chẳng hạn như thiết bị di động và hệ thống nhúng.
Triển khai QAT của Google cho Gemma 3:
Việc triển khai QAT của Google cho Gemma 3 tận dụng những tiến bộ mới nhất trong các kỹ thuật lượng tử hóa để đạt được độ chính xác và tỷ lệ nén cao. Các chi tiết cụ thể về việc triển khai của họ không được công khai, nhưng có khả năng họ sử dụng các kỹ thuật như:
- Lượng tử hóa độ chính xác hỗn hợp: Sử dụng các mức độ chính xác khác nhau cho các phần khác nhau của mô hình để tối ưu hóa độ chính xác và nén.
- Lượng tử hóa trên mỗi tensor: Lượng tử hóa từng tensor một cách độc lập để giảm thiểu lỗi do lượng tử hóa gây ra.
- Các tham số lượng tử hóa có thể học được: Học các tham số lượng tử hóa trong quá trình đào tạo để cải thiện hơn nữa độ chính xác.
Ý nghĩa rộng hơn của QAT và Gemma 3
Việc phát hành các mô hình QAT cho Gemma 3 thể hiện một bước tiến quan trọng trong việc phát triển các mô hình AI hiệu quả và dễ tiếp cận hơn. Bằng cách giảm dung lượng bộ nhớ và các yêu cầu tính toán của các mô hình này, Google đang cho phép một lượng lớn hơn các nhà phát triển và người dùng tận dụng các khả năng của chúng. Điều này có một số ý nghĩa quan trọng:
Dân chủ hóa AI:
Khả năng chạy các mô hình AI mạnh mẽ trên phần cứng cấp tiêu dùng dân chủ hóa quyền truy cập vào AI, giúp các cá nhân và doanh nghiệp nhỏ có thể phát triển và triển khai các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI mà không cần dựa vào các dịch vụ dựa trên đám mây đắt tiền.
Điện toán biên:
Các mô hình QAT rất phù hợp cho các ứng dụng điện toán biên, trong đó dữ liệu được xử lý cục bộ trên các thiết bị thay vì trên đám mây. Điều này làm giảm độ trễ, cải thiện quyền riêng tư và cho phép các ứng dụng mới như xe tự hành và cảm biến thông minh.
AI di động:
Dung lượng bộ nhớ giảm của các mô hình QAT làm cho chúng trở nên lý tưởng cho các thiết bị di động, cho phép các tính năng được hỗ trợ bởi AI mới như dịch thuật thời gian thực, nhận dạng hình ảnh và đề xuất được cá nhân hóa.
Nghiên cứu và phát triển:
Sự sẵn có của các mô hình QAT mã nguồn mở cho Gemma 3 sẽ đẩy nhanh nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực AI, cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm các kỹ thuật lượng tử hóa mới và khám phá các ứng dụng mới cho các mô hình lượng tử hóa.
Tính bền vững về môi trường:
Bằng cách giảm mức tiêu thụ năng lượng của các mô hình AI, QAT đóng góp vào tính bền vững về môi trường. Điều này đặc biệt quan trọng khi AI trở nên phổ biến hơn trong cuộc sống của chúng ta.
Tóm lại, việc Google phát hành các mô hình QAT cho Gemma 3 là một tiến bộ quan trọng sẽ có tác động lâu dài đến lĩnh vực AI. Bằng cách làm cho các mô hình AI dễ tiếp cận, hiệu quả và bền vững hơn, Google đang giúp khai phá toàn bộ tiềm năng của AI vì lợi ích của xã hội. Sự kết hợp giữa kiến trúc mạnh mẽ của Gemma 3 và các kỹ thuật lượng tử hóa hiệu quả của QAT hứa hẹn sẽ thúc đẩy sự đổi mới trên một loạt các ứng dụng rộng lớn, từ thiết bị di động đến điện toán biên và hơn thế nữa.