ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ (Neural Network Compression) ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ
ਵੱਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਹੌਲੀ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ (cloud) ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਸਟ ਕਰਨ ਦਾ ਖਰਚਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (accuracy) ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਘਟਾਏ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- Pruning: ਇਹ ਬੇਲੋੜੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
- Quantization: ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (precision) ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਸ਼ਮਲਵਾਂ (decimals) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸਰਲ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪੇਸ ਬਚਦੀ ਹੈ।
- Knowledge Distillation: ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਘੱਟ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ (edge devices) 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ (deploy) ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਰਫ਼ਤਾਰ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi