Исследователь Yandex Research создал опенсорс-проект для сокращения расходов на внедрение нейросетей

 

Исследователь из научного отдела Яндекса Владимир Малиновский разработал сервис для запуска большой языковой модели с 8 млрд параметров на обычном компьютере или смартфоне — через интерфейс любого браузера. Такой подход может значительно сократить расходы корпораций, стартапов и исследователей на вычислительные мощности, что сделает разработку и использование LLM дешевле. Исходный код проекта исследователь опубликовал в свободном доступе на GitHub. 

 

Перенести все вычисления на устройство и отказаться от использования дорогостоящих мощных графических процессоров удалось с помощью технологии сжатия нейросетей AQLM, которую разработала команда Yandex Research совместно с исследователями из университетов ISTA и KAUST летом 2024 года. 

 

Протестировать проект можно по ссылке. Когда пользователь открывает платформу, на его устройство из облака можно загрузить модель Llama3.1-8B. Её размер уменьшен в 6 раз — она весит всего 2,5 ГБ. После загрузки она может работать даже без интернета. Скорость ответов нейросети зависит от производительности устройства: например, на MacBook Pro M1 она составляет 1,5 токена в секунду или 3–4 символа. 

 

Программа написана на языке программирования Rust с помощью технологии WebAssembly, позволяющей запускать проект на любом языке внутри браузера.

 

Модель сжата с помощью комбинации методов AQLM и PV-tuning. Первый значительно уменьшает размер модели (до восьми раз) и ускоряет её, а второй исправляет ошибки, которые возникают при сжатии, чтобы потери в качестве работы нейросети были незначительны. Так, несмотря на уменьшение Llama3.1-8B, удалось сохранить около 80% от первоначального качества её ответов. Подробнее о методах сжатия, применённых в проекте, можно прочесть в статье на Habr.