Model Compression

Model Compression Techniques

Türkçe: Model Sıkıştırma

Ayrıntılı Tanım

Milyarlarca parametreye sahip devasa bir yapay zekâ modelinin bellek ayak izini, hesaplama karmaşıklığını ve enerji tüketimini; modelin doğruluk ve yetenek seviyesini koruyarak küçültmeyi amaçlayan mühendislik ve algoritma disiplinidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Devasa modellerin sadece yüz binlerce dolarlık veri merkezlerinde değil; akıllı telefonlarda, uç (edge) cihazlarda ve tüketici ekran kartlarında çalışabilmesini sağlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Dört ana koldan yürütülür: Kuantalama (sayısal hassasiyeti düşürme), Budama (gereksiz nöronları kesme), Bilgi Damıtma (küçük öğrenci model eğitme) ve Düşük Dereceli Matris Ayrıştırma (rank küçültme).

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

500 sayfalık kalın ve ağır bir ansiklopedinin; içeriğindeki gereksiz boşluklar ve süslemeler atılarak cep boyu pratik bir başvuru kılavuzuna dönüştürülmesi.

Benzer Terimlerden Farkı

Modeli baştan küçük eğitmek değildir; devasa bir modelin zekâsını koruyarak onu fiziksel olarak sıkıştırma operasyonudur.

İlişkili Terimler (3)

#397

Quantization

Kuantalama / Sayısal Hassasiyet İndirgeme

#398

Pruning

Nöron ve Ağırlık Budama

#402

Knowledge Distillation

Bilgi Damıtma / Öğretmen-Öğrenci Öğrenmesi

Ait Olduğu Kategori

Model Sıkıştırma, Kuantalama ve Dağıtım/Çıkarım

Quantization (INT8/4), Pruning, Distillation, TensorRT, vLLM ve ONNX çıkarımı.

Toplam Terim:30 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#395)Sandboxing (Ajanlarda Kum Havuzu)

Sonraki Terim (#397)Quantization