In meinen letzten Beiträgen haben wir uns bereits eingehend mit unterschiedlichen KI-Modellgrößen und verschiedenen Optimierungstechniken befasst. Heute rücken wir die Technik der Quantisierung in den Vordergrund. Dabei geht es darum, sowohl die Gewichte als auch die Berechnungen eines KI-Modells von hochauflösenden Zahlenformaten (zum Beispiel 32-Bit-Floating-Point) auf kleinere Formate wie 8-Bit oder sogar 4-Bit herunterzustufen.
Wie funktioniert das technisch?
Ein Skalierungsfaktor (und ggf. ein Nullpunkt) hilft, den großen Wertebereich (z. B. 32-Bit) auf kleinere Formate zu übertragen. Die Werte werden dafür entsprechend skaliert, gerundet und als Ganzzahlen abgespeichert. Dank der Robustheit neuronaler Netze bleiben die Vorhersagen trotz minimaler Rundungsfehler weitgehend unverändert.
Warum die Bitzahl reduzieren, ohne Informationen zu verlieren?
Der Schlüssel liegt darin, dass neuronale Netze oft „robust“ gegenüber geringen Rundungsfehlern sind. Mit anderen Worten: Ein Modell benötigt für die richtige Ausgabe (z. B. Klassifikationen) nicht zwangsläufig die volle 32-Bit-Präzision bei jedem einzelnen Parameter. Die Reduktion auf 8-Bit oder 4-Bit ist also ein geschickter Kompromiss, bei dem Speicherbedarf und Rechenaufwand stark sinken, die Genauigkeit des Modells jedoch weitgehend erhalten bleibt. Dadurch kann selbst ein komplexes KI-Modell effizient auf mobilen Geräten oder in ressourcenarmen Systemen ausgeführt werden. So wird eine breite Anwendungsmöglichkeit erzielt, bei der insbesondere der geringe Speicher- und Energieverbrauch ein entscheidender Vorteil ist.
Diese Quantisierung ist nur ein Baustein in einem ganzen „Werkzeugkasten“ von Optimierungstechniken. Im nächsten Beitrag werde ich auf das Pruning eingehen, also das gezielte Entfernen unwichtiger Verbindungen innerhalb des neuronalen Netzes, damit das Modell noch schlanker und leistungsfähiger wird. Freut euch auf spannende Einblicke und weitere Tipps, wie sich KI-Modelle effizient und nachhaltig einsetzen lassen.
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