Kỹ thuật pruning: Tối ưu tham số máy học, tăng tốc độ mô hình

Số người xem bài viết (Post Views): 259

Pruning là một kỹ thuật học máy có thể giúp giảm kích thước và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách loại bỏ các trọng số không cần thiết trong mô hình.

Table of Contents

Cách hoạt động của pruning

Có hai cách chính để thực hiện pruning:

Pruning thủ công: Phương pháp này được thực hiện thủ công bởi con người. Con người sẽ xác định các trọng số không cần thiết và loại bỏ chúng khỏi mô hình.
Pruning tự động: Phương pháp này được thực hiện tự động bởi máy tính. Máy tính sẽ sử dụng các thuật toán để xác định các trọng số không cần thiết và loại bỏ chúng khỏi mô hình.

Pruning có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy theo một số cách:

Giảm kích thước mô hình: Pruning có thể giúp giảm kích thước của mô hình bằng cách loại bỏ các trọng số không cần thiết. Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
Tăng tốc độ mô hình: Pruning có thể giúp tăng tốc độ của mô hình bằng cách loại bỏ các phép tính không cần thiết. Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình trong các ứng dụng thời gian thực.
Tăng độ tin cậy của mô hình: Pruning có thể giúp tăng độ tin cậy của mô hình bằng cách loại bỏ các trọng số có thể gây ra lỗi. Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình trong các ứng dụng quan trọng.

Dưới đây là một ví dụ về cách pruning hoạt động:

Giả sử chúng ta có một mô hình học máy có 1000 trọng số. Trong quá trình đào tạo, mô hình sẽ học cách sử dụng các trọng số này để tạo ra các dự đoán chính xác. Tuy nhiên, có thể có một số trọng số trong mô hình không thực sự cần thiết để tạo ra các dự đoán chính xác. Những trọng số này có thể được loại bỏ khỏi mô hình mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình.

Một ví dụ về kỹ thuật pruning có thể được tìm thấy trong thuật toán cây quyết định. Pruning giúp giảm kích thước của cây quyết định bằng cách loại bỏ các phần của cây không cần thiết và dư thừa để phân loại các trường hợp. Pruning giảm độ phức tạp của bộ phân loại cuối cùng và do đó cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách giảm thiểu overfitting.

Ngoài ra, pruning cũng có thể được áp dụng cho các mạng nơ-ron. Mục tiêu của pruning trong mạng nơ-ron là giảm số lượng tham số trong mạng, do đó tạo ra một mô hình nhỏ hơn và nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.

Các phương pháp trong pruning

Có hai loại chính của kỹ thuật pruning: pruning không có cấu trúc và pruning có cấu trúc. Pruning không có cấu trúc liên quan đến việc loại bỏ các tham số hoặc kết nối riêng lẻ từ mô hình, dẫn đến một mô hình nhỏ hơn và rải rác hơn. Pruning có cấu trúc liên quan đến việc loại bỏ các nhóm tham số, chẳng hạn như các bộ lọc, kênh hoặc nơ-ron hoàn chỉnh

Có nhiều phương pháp pruning khác nhau, vì vậy bạn cần chọn phương pháp phù hợp với nhu cầu của mình. Một số phương pháp phổ biến bao gồm:

Loại bỏ các trọng số có giá trị tuyệt đối nhỏ: Phương pháp này loại bỏ các trọng số có giá trị tuyệt đối nhỏ. Các trọng số này thường không đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các dự đoán chính xác.
Loại bỏ các trọng số không quan trọng: Phương pháp này loại bỏ các trọng số có ảnh hưởng nhỏ đến các đầu ra của mô hình. Các trọng số này có thể được loại bỏ mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình.
Loại bỏ các trọng số có thể thay thế: Các trọng số có thể thay thế là những trọng số có thể được thay thế bằng các trọng số khác mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Chúng có thể được loại bỏ để giảm kích thước của mô hình.

Ứng dụng của kỹ thuật pruning

Pruning có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong đời sống, bao gồm:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Pruning có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như các mô hình dịch tự động, nhận dạng giọng nói và phân loại văn bản. Trong trường hợp của Google Bard (mô hình Palm 2), pruning giúp giảm kích thước của mô hình từ 1,44 tỷ trọng số xuống còn 120 triệu trọng số. Điều này giúp Palm 2 tiêu thụ ít năng lượng hơn và hoạt động nhanh hơn.
Thị giác máy tính: Pruning có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như các mô hình nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể và phân loại hình ảnh.
Học máy sâu: Pruning là một kỹ thuật quan trọng trong học máy sâu, giúp giảm kích thước và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy sâu, chẳng hạn như các mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN).

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về việc ứng dụng pruning trong đời sống:

Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, pruning có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình dịch tự động. Các mô hình dịch tự động thường có rất nhiều trọng số, khiến chúng trở nên phức tạp và tốn kém về mặt tài nguyên. Pruning có thể giúp giảm kích thước của các mô hình này mà không làm giảm đáng kể hiệu suất dịch.
Trong lĩnh vực thị giác máy tính, pruning có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình nhận dạng khuôn mặt. Các mô hình nhận dạng khuôn mặt thường có rất nhiều trọng số, khiến chúng trở nên dễ bị tấn công. Pruning có thể giúp giảm kích thước của các mô hình này, khiến chúng khó bị tấn công hơn.
Trong lĩnh vực học máy sâu, pruning là một kỹ thuật quan trọng giúp giảm kích thước và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy sâu. Các mô hình học máy sâu thường có rất nhiều trọng số, khiến chúng trở nên rất phức tạp và tốn kém về mặt tài nguyên. Pruning có thể giúp giảm kích thước của các mô hình này, khiến chúng dễ dàng triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.

Một số mẹo để thực hiện pruning

Chọn mô hình: Trước khi thực hiện pruning, bạn cần chọn mô hình bạn muốn thực hiện pruning. Bạn có thể thực hiện pruning trên bất kỳ mô hình học máy nào, nhưng một số mô hình phù hợp hơn với pruning hơn những mô hình khác. Ví dụ: các mô hình có nhiều trọng số, chẳng hạn như các mô hình học máy sâu, là những ứng cử viên tốt cho pruning.

Đánh giá hiệu suất của mô hình: Sau khi thực hiện pruning, bạn cần đánh giá hiệu suất của mô hình. Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng tập dữ liệu kiểm tra. Nếu hiệu suất của mô hình không giảm đáng kể, thì bạn đã thực hiện pruning thành công.

Dưới đây là một số mẹo để thực hiện pruning hiệu quả:

Bắt đầu với một mô hình được đào tạo tốt: Pruning sẽ hiệu quả hơn nếu mô hình được đào tạo tốt. Vì vậy, hãy đảm bảo rằng mô hình của bạn đã được đào tạo trên một lượng dữ liệu lớn và sử dụng một thuật toán tối ưu hóa hiệu quả.
Làm việc với các trọng số có thể thay thế: Pruning sẽ hiệu quả hơn nếu bạn làm việc với các trọng số có thể thay thế. Bạn có thể sử dụng các phương pháp như dropout hoặc batch normalization để tạo ra các trọng số có thể thay thế.
Đừng quá nhiệt tình: Pruning quá nhiều có thể làm giảm hiệu suất của mô hình. Vì vậy, hãy bắt đầu với một lượng pruning nhỏ và tăng dần lượng pruning cho đến khi bạn đạt được mức độ hiệu suất mong muốn.

Đoạn code ví dụ

Dưới đây là đoạn code ví dụ về trường hợp của chatbot Google Bard (mô hình Palm 2), pruning giúp giảm kích thước của mô hình từ 1,44 tỷ trọng số xuống còn 120 triệu trọng số:

Python

import torch
from torch.nn import Conv2d, Linear

def pruning(model, pruning_rate):
    for param in model.parameters():
        if isinstance(param, (Conv2d, Linear)):
            pruning_size = int(param.numel() * pruning_rate)
            importance = torch.abs(param.data).sum(dim=(-1, -2))
            _, indices = importance.sort(descending=True)
            pruned_indices = indices[:pruning_size]
            param.data[pruned_indices] = 0

model = ... # load a model with 1.44 billion parameters
pruning(model, 0.8) # prune 80% of the parameters

# after pruning, the model has 120 million parameters
print(sum(p.numel() for p in model.parameters()))

Đoạn code này sử dụng thuật toán pruning dựa trên giá trị tuyệt đối. Thuật toán này xác định các trọng số có giá trị tuyệt đối nhỏ và loại bỏ chúng khỏi mô hình. Giá trị pruning_rate xác định tỷ lệ phần trăm các trọng số sẽ bị loại bỏ.

Trong ví dụ này, chúng ta sử dụng giá trị pruning_rate là 0.8, nghĩa là 80% các trọng số sẽ bị loại bỏ. Sau khi pruning, mô hình sẽ có 120 triệu trọng số, giảm 1,2 tỷ trọng số.

Đoạn code này có thể được sử dụng để pruning bất kỳ mô hình học máy sâu nào.

Kết: Pruning là một kỹ thuật học máy mạnh mẽ có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong đời sống. Với sự phát triển của công nghệ, chắc chắn pruning sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn nữa trong tương lai.

Vietnam Pham – Click Digital

Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách đầu tư token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
– Lợi nhuận sẽ dùng để mua lại SGN hoặc đốt bớt nguồn cung SGN để đẩy giá SGN tăng.
– Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135
– Gửi staking SGN lấy lãi suất tại trang: https://135web.net