今日のデジタル時代では、AIに依存するビジネスは新たな課題に直面しており、その一つがAIモデルの運用に伴うレイテンシ（遅延）、メモリ使用量、そして計算コストです。AI技術の急速な進展により、モデルは複雑化し、リソースを多大に必要とするようになりました。これらの大規模モデルは、高いパフォーマンスを発揮する一方で、計算とメモリの要件が大きいです。
リアルタイムのAIアプリケーション、例えば、脅威検出、不正検出、生体認証による航空機の搭乗管理などは、迅速かつ正確な結果を提供することが極めて重要です。ビジネスの実運用において、AIの導入を速める主な動機は、単にインフラと計算コストを節約することだけでなく、運用効率の向上、反応時間の短縮、そしてスムーズなユーザー体験を通じて具体的なビジネス成果を実現することにあります。
これらの課題を解決するために、簡単に思いつく解決策としては、小規模なモデルのトレーニングや、高性能のGPUなど優れたハードウェアへの投資がありますが、これらには欠点があります。代わりに、AIモデルのサイズと計算要求を削減しながらパフォーマンスを維持する「モデル圧縮技術」が注目されています。この記事では、リソースが限られた環境でもAIモデルをデプロイするための、いくつかのモデル圧縮戦略について探究します。
出典 : Here are 3 critical LLM compression strategies to supercharge AI performance https://venturebeat.com/ai/here-are-3-critical-llm-compression-strategies-to-supercharge-ai-performance/
