LONDON (IT BOLTWISE) – Googles neuer Kompressionsalgorithmus Turboquant verspricht eine drastische Reduzierung des Speicherbedarfs von KI-Modellen. Durch innovative Quantisierungstechniken können Unternehmen mehr Sitzungen bedienen und die Kontextlänge erhöhen, ohne Leistungseinbußen zu erleiden. Doch die Frage bleibt, ob der höhere Rechenaufwand die Vorteile überwiegt.
In der Welt der Künstlichen Intelligenz sind Speicheranforderungen ein ständiges Thema. Während die Preise für Speicher nicht wie erhofft sinken, bietet Google mit Turboquant eine vielversprechende Lösung. Dieser Kompressionsalgorithmus reduziert den Speicherbedarf von KI-Modellen erheblich, indem er die Anzahl der benötigten Bits für Variablen durch Quantisierung verringert. Besonders bei den Gewichtsparametern von KI-Modellen ist diese Technik bereits etabliert. Doch Turboquant geht einen Schritt weiter und wendet die Quantisierung auch auf den KV-Cache an, der die Aufmerksamkeit eines Modells steuert.
Der KV-Cache ist im Vergleich zu den Gewichtsparametern relativ klein, aber jede Sitzung benötigt einen eigenen Cache. Dies führt zu einem hohen Speicherbedarf, wenn viele Nutzer gleichzeitig bedient werden. Turboquant verspricht, diesen Bedarf drastisch zu reduzieren, indem es 3,5-Bit-Werte statt der üblichen 16-Bit-Werte verwendet. Bei leichten Genauigkeitseinbußen reichen sogar 2,5 Bit. Diese Reduzierung um den Faktor fünf bis sechs könnte für große KI-Unternehmen von erheblichem Vorteil sein, da sie entweder mehr Sitzungen bedienen oder die Kontextlänge erhöhen können, ohne Leistungseinbußen zu erleiden.
Interessanterweise nutzt Turboquant Polarkoordinaten zur Darstellung von Vektoren, was intuitiv erscheint, da der Aufmerksamkeitsmechanismus von LLMs das Skalarprodukt zur Bestimmung der Ähnlichkeit von Vektoren verwendet. Polarkoordinaten repräsentieren einen Vektor über seine Länge und einen Winkel, was die Fehleranfälligkeit bei der Quantisierung reduziert. Zudem werden die Ausgangswerte vor der Quantisierung mit einer Zufallsmatrix multipliziert, um die Daten einer Zufallsverteilung anzunähern. Diese Techniken minimieren den Quantisierungsfehler und wurden bereits als Polarquant vorgestellt.
Ein weiterer Aspekt von Turboquant ist die Nutzung des Quantized Johnson-Lindenstrauss-Ansatzes zur Fehlerkorrektur. Dieser Ansatz minimiert den Fehler bei der Berechnung des Skalarprodukts und wird nun auch für den gesamten KV-Cache verwendet. Die finale Quantisierung besteht aus einem Vorzeichenbit und n Bit für den eigentlichen Wert. Turboquant quantisiert zudem einen Teil der Dimensionen der Attention Heads mit höherer Bitrate, um eine höhere Genauigkeit bei Dimensionen mit großer Streuung der Werte zu ermöglichen. Trotz des höheren Rechenaufwands berichten Entwickler von einer Leistungssteigerung, da die Quantisierung des KV-Cache die erforderliche Bandbreite reduziert.
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