LLM圧縮 とは？

保存や転送のためにファイルを圧縮することと、実行するモデルを軽くすることは別だよ。量子化や枝刈りでは数値や構造を変え、知識蒸留では別の小さなモデルを学習する。変換で出力品質が変わる場合があるので、用途に合うか確かめるんだ。

量子化は重みなどの数値を少ないビット数で表す方法。枝刈りは重みや接続の一部を取り除いたり、ゼロにしたりする方法。知識蒸留は教師モデルの出力などを使って別のモデルを学習する方法だよ。重みの表現を共有する圧縮もあるけれど、これらは組み合わせて使うこともある例なんだ。

同じ数の重みをそのビット数で保存する部分だけなら、単純な比は4分の1になるよ。ただし量子化の補助情報や、実行中の計算結果、過去のトークン情報を保持するKVキャッシュにもメモリが必要。モデルファイルや実行時のメモリ全体が必ず同じ比率で減るわけではないんだ。

必ずしもそうではないよ。例えば量子化では数値の変換処理が増え、条件によっては遅くなることもある。枝刈りした重みを効率よく計算できるかも実行環境による。重みの保存量、生成速度、出力品質を別々に測る必要があるんだ。

使えるかはモデルの大きさ、端末のメモリ、対応する実行ソフト、扱う文章の長さなどによるよ。知識蒸留も教師の能力を丸ごとコピーするわけではない。元と同じ条件で用途ごとの品質を確認し、どの端末でも性能を保って動く、とは決めつけないでね。