LLM を軽量化するための量子化とプルーニング手法の解説

記事の3ポイント

1. 1

   量子化とプルーニングの定義と違い

   量子化はモデルの重みの数値表現精度を下げてサイズを縮小するがパラメータ数は維持し、プルーニングは不要な接続や層を削除してパラメータ数自体を減らす。

2. 2

   実装コストとデプロイの現実

   フル精度で全パラメータを残したモデルはチェックポイントサイズが巨大になり、GPUリソース不足や予算超過を招くため、軽量版への最適化が不可欠である。

3. 3

   技術的な併用可能性

   両手法は異なる軸でモデルを縮小するため競合せず、互いに積み重ねて適用することでより効果的にモデルを軽量化できる。