Un paso más allá: cuantización extrema de Llama 2 a 3 bits
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5 de octubre de 2023
Los modelos de lenguaje han demostrado un avance exponencial en los últimos años. Su rendimiento en la generación de lenguaje natural ha alcanzado niveles significativos, acercándose cada vez más a la calidad humana. Desde respuestas contextuales en conversaciones hasta la redacción de contenido creativo, estos modelos han abierto un abanico de aplicaciones prometedoras en diversas industrias.
Consumo de recursos de los LLMs
Sin embargo, los modelos de lenguaje actualmente presentan un hándicap: el gran consumo de recursos computacionales que requieren para que funcionen de forma óptima, esto supone una barrera para el acceso y uso generalizado de esta tecnología.
Es aquí donde entra en juego la cuantización, una técnica que permite aprovechar el rendimiento de los modelos de lenguaje, reduciendo de forma considerable los recursos necesarios para interactuar con los mismos, resultando en una inteligencia artificial más eficiente y accesible.
¿Qué es la cuantización?
Cuantizar un modelo de lenguaje implica simplificar la representación de sus parámetros numéricos, reduciendo la cantidad de información decimal que se almacena, para que el modelo sea más eficiente en términos de memoria y cálculos.
Este proceso permite reducir el tamaño del modelo de lenguaje, lo que resulta en un menor consumo de recursos y un abaratamiento del proceso.
Compromiso con la accesibilidad de la IA
Nuestro laboratorio de investigación y desarrollo de IA, Clibrain Labs, consciente de los retos computacionales que plantean estos modelos, realizó la cuantización de todos nuestros modelos open-source consiguiendo que estos mejorasen notablemente su eficiencia, sin ver comprometido su rendimiento.
Hoy deciden dar un paso más allá, realizando una cuantización extrema de nuestra adaptación de Llama 2 al español en sus versiones de 7B y 13B, reduciendo los pesos del modelo a 3 bits.
Esta cuantización da resultado a un modelo con un peso inferior y una necesidad de cómputo mucho menor al original para interactuar con el modelo, todo esto sin comprometer la eficacia y el rendimiento del modelo de lenguaje.
En búsqueda de la máxima eficiencia, nuestro equipo cuantizó también el modelo a 2 bits, pero este nivel tan extremo de cuantización comprometía la calidad de resultados que el modelo otorgaba, reduciendo su eficacia. Por lo que, en la cuantización a 3 bits, han encontrado el balance perfecto de eficiencia y rendimiento.
Modelos disponibles bajo licencia open-source
En línea con nuestro compromiso con la comunidad, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.
Podéis encontrar la cuantización a 3 bits de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B de parámetros y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain.
Los modelos de lenguaje han demostrado un avance exponencial en los últimos años. Su rendimiento en la generación de lenguaje natural ha alcanzado niveles significativos, acercándose cada vez más a la calidad humana. Desde respuestas contextuales en conversaciones hasta la redacción de contenido creativo, estos modelos han abierto un abanico de aplicaciones prometedoras en diversas industrias.
Consumo de recursos de los LLMs
Sin embargo, los modelos de lenguaje actualmente presentan un hándicap: el gran consumo de recursos computacionales que requieren para que funcionen de forma óptima, esto supone una barrera para el acceso y uso generalizado de esta tecnología.
Es aquí donde entra en juego la cuantización, una técnica que permite aprovechar el rendimiento de los modelos de lenguaje, reduciendo de forma considerable los recursos necesarios para interactuar con los mismos, resultando en una inteligencia artificial más eficiente y accesible.
¿Qué es la cuantización?
Cuantizar un modelo de lenguaje implica simplificar la representación de sus parámetros numéricos, reduciendo la cantidad de información decimal que se almacena, para que el modelo sea más eficiente en términos de memoria y cálculos.
Este proceso permite reducir el tamaño del modelo de lenguaje, lo que resulta en un menor consumo de recursos y un abaratamiento del proceso.
Compromiso con la accesibilidad de la IA
Nuestro laboratorio de investigación y desarrollo de IA, Clibrain Labs, consciente de los retos computacionales que plantean estos modelos, realizó la cuantización de todos nuestros modelos open-source consiguiendo que estos mejorasen notablemente su eficiencia, sin ver comprometido su rendimiento.
Hoy deciden dar un paso más allá, realizando una cuantización extrema de nuestra adaptación de Llama 2 al español en sus versiones de 7B y 13B, reduciendo los pesos del modelo a 3 bits.
Esta cuantización da resultado a un modelo con un peso inferior y una necesidad de cómputo mucho menor al original para interactuar con el modelo, todo esto sin comprometer la eficacia y el rendimiento del modelo de lenguaje.
En búsqueda de la máxima eficiencia, nuestro equipo cuantizó también el modelo a 2 bits, pero este nivel tan extremo de cuantización comprometía la calidad de resultados que el modelo otorgaba, reduciendo su eficacia. Por lo que, en la cuantización a 3 bits, han encontrado el balance perfecto de eficiencia y rendimiento.
Modelos disponibles bajo licencia open-source
En línea con nuestro compromiso con la comunidad, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.
Podéis encontrar la cuantización a 3 bits de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B de parámetros y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain.
Los modelos de lenguaje han demostrado un avance exponencial en los últimos años. Su rendimiento en la generación de lenguaje natural ha alcanzado niveles significativos, acercándose cada vez más a la calidad humana. Desde respuestas contextuales en conversaciones hasta la redacción de contenido creativo, estos modelos han abierto un abanico de aplicaciones prometedoras en diversas industrias.
Consumo de recursos de los LLMs
Sin embargo, los modelos de lenguaje actualmente presentan un hándicap: el gran consumo de recursos computacionales que requieren para que funcionen de forma óptima, esto supone una barrera para el acceso y uso generalizado de esta tecnología.
Es aquí donde entra en juego la cuantización, una técnica que permite aprovechar el rendimiento de los modelos de lenguaje, reduciendo de forma considerable los recursos necesarios para interactuar con los mismos, resultando en una inteligencia artificial más eficiente y accesible.
¿Qué es la cuantización?
Cuantizar un modelo de lenguaje implica simplificar la representación de sus parámetros numéricos, reduciendo la cantidad de información decimal que se almacena, para que el modelo sea más eficiente en términos de memoria y cálculos.
Este proceso permite reducir el tamaño del modelo de lenguaje, lo que resulta en un menor consumo de recursos y un abaratamiento del proceso.
Compromiso con la accesibilidad de la IA
Nuestro laboratorio de investigación y desarrollo de IA, Clibrain Labs, consciente de los retos computacionales que plantean estos modelos, realizó la cuantización de todos nuestros modelos open-source consiguiendo que estos mejorasen notablemente su eficiencia, sin ver comprometido su rendimiento.
Hoy deciden dar un paso más allá, realizando una cuantización extrema de nuestra adaptación de Llama 2 al español en sus versiones de 7B y 13B, reduciendo los pesos del modelo a 3 bits.
Esta cuantización da resultado a un modelo con un peso inferior y una necesidad de cómputo mucho menor al original para interactuar con el modelo, todo esto sin comprometer la eficacia y el rendimiento del modelo de lenguaje.
En búsqueda de la máxima eficiencia, nuestro equipo cuantizó también el modelo a 2 bits, pero este nivel tan extremo de cuantización comprometía la calidad de resultados que el modelo otorgaba, reduciendo su eficacia. Por lo que, en la cuantización a 3 bits, han encontrado el balance perfecto de eficiencia y rendimiento.
Modelos disponibles bajo licencia open-source
En línea con nuestro compromiso con la comunidad, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.
Podéis encontrar la cuantización a 3 bits de Llama 2 en sus versiones de 7B y 13B de parámetros y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain.
Los modelos de lenguaje han demostrado un avance exponencial en los últimos años. Su rendimiento en la generación de lenguaje natural ha alcanzado niveles significativos, acercándose cada vez más a la calidad humana. Desde respuestas contextuales en conversaciones hasta la redacción de contenido creativo, estos modelos han abierto un abanico de aplicaciones prometedoras en diversas industrias.
Consumo de recursos de los LLMs
Sin embargo, los modelos de lenguaje actualmente presentan un hándicap: el gran consumo de recursos computacionales que requieren para que funcionen de forma óptima, esto supone una barrera para el acceso y uso generalizado de esta tecnología.
Es aquí donde entra en juego la cuantización, una técnica que permite aprovechar el rendimiento de los modelos de lenguaje, reduciendo de forma considerable los recursos necesarios para interactuar con los mismos, resultando en una inteligencia artificial más eficiente y accesible.
¿Qué es la cuantización?
Cuantizar un modelo de lenguaje implica simplificar la representación de sus parámetros numéricos, reduciendo la cantidad de información decimal que se almacena, para que el modelo sea más eficiente en términos de memoria y cálculos.
Este proceso permite reducir el tamaño del modelo de lenguaje, lo que resulta en un menor consumo de recursos y un abaratamiento del proceso.
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Hoy deciden dar un paso más allá, realizando una cuantización extrema de nuestra adaptación de Llama 2 al español en sus versiones de 7B y 13B, reduciendo los pesos del modelo a 3 bits.
Esta cuantización da resultado a un modelo con un peso inferior y una necesidad de cómputo mucho menor al original para interactuar con el modelo, todo esto sin comprometer la eficacia y el rendimiento del modelo de lenguaje.
En búsqueda de la máxima eficiencia, nuestro equipo cuantizó también el modelo a 2 bits, pero este nivel tan extremo de cuantización comprometía la calidad de resultados que el modelo otorgaba, reduciendo su eficacia. Por lo que, en la cuantización a 3 bits, han encontrado el balance perfecto de eficiencia y rendimiento.
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En línea con nuestro compromiso con la comunidad, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.
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