LONDON (IT BOLTWISE) – Google hat mit TurboQuant einen neuen Algorithmus vorgestellt, der die Effizienz von KI-Modellen erheblich steigert. Diese Technologie reduziert den Speicherbedarf von großen Sprachmodellen um das Sechsfache, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen.
Google hat kürzlich TurboQuant vorgestellt, einen Algorithmus, der die Effizienz von KI-Modellen erheblich steigert. Diese neue Technologie zielt darauf ab, den Speicherbedarf von großen Sprachmodellen (LLMs) drastisch zu reduzieren, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen. TurboQuant konzentriert sich auf die Reduzierung der Größe des Schlüssel-Wert-Caches, der als eine Art “digitaler Spickzettel” fungiert und wichtige Informationen speichert, um sie nicht erneut berechnen zu müssen.
Die Herausforderung bei der Arbeit mit LLMs besteht darin, dass sie eine enorme Menge an Speicher benötigen, was die Leistung beeinträchtigen kann. Entwickler verwenden häufig Quantisierungstechniken, um Modelle mit geringerer Präzision zu betreiben, was jedoch oft zu einer Verschlechterung der Ausgabequalität führt. TurboQuant hingegen zeigt in frühen Tests eine achtfache Leistungssteigerung und eine sechsfache Reduzierung des Speicherverbrauchs, ohne dass die Qualität darunter leidet.
Der Prozess der Anwendung von TurboQuant auf ein KI-Modell erfolgt in zwei Schritten. Zunächst wird das System PolarQuant eingesetzt, das Vektoren in polare Koordinaten umwandelt. Diese Methode reduziert die Vektoren auf zwei Informationen: einen Radius und eine Richtung. Dies spart Speicherplatz und vermeidet aufwendige Daten-Normalisierungsschritte. Der zweite Schritt, Quantized Johnson-Lindenstrauss (QJL), glättet verbleibende Fehler, indem er eine 1-Bit-Fehlerkorrekturschicht anwendet.
Google hat TurboQuant in einer Reihe von Langkontext-Benchmarks getestet und dabei perfekte Ergebnisse erzielt, während der Speicherverbrauch im Schlüssel-Wert-Cache um das Sechsfache reduziert wurde. Diese Technologie könnte die Kosten für den Betrieb von KI-Modellen senken und die Anforderungen an den Speicher reduzieren. Besonders im mobilen Bereich könnten solche Kompressionstechniken die Qualität der Ausgaben verbessern, ohne dass Daten in die Cloud gesendet werden müssen.
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