EigenWeights: Haciendo que Modelos Grandes Quepan en Cualquier Lugar

El Problema del Tamaño de Modelos

Los modelos de IA de última generación continúan creciendo. Un modelo de 70B parámetros requiere 140GB solo para pesos en float16, excediendo con creces la capacidad de memoria de la mayoría de dispositivos de consumidor y edge.

Las técnicas de compresión existentes como cuantización ofrecen reducción de 2-4x pero a menudo sacrifican calidad o requieren reentrenamiento costoso. Necesitábamos un enfoque diferente.

Nuestro Enfoque

EigenWeights explota la redundancia estructural presente en las matrices de pesos de redes neuronales. En lugar de tratar los pesos como números arbitrarios a cuantizar, identificamos y preservamos los componentes matemáticamente esenciales.

La visualización anterior ilustra cómo EigenWeights transforma capas densas completamente conectadas en representaciones dispersas y estructuradas mientras preserva el comportamiento de la red.

Visión Técnica

Descomposición Estructural

Descomponemos matrices de pesos en componentes ordenados por su contribución al comportamiento del modelo. Esto permite control preciso sobre el tradeoff compresión-calidad.

Precisión Adaptativa

Diferentes capas y componentes reciben tratamiento diferente basado en su sensibilidad. Las rutas críticas retienen precisión completa mientras las conexiones redundantes se comprimen agresivamente.

Optimización Consciente del Hardware

Nuestro formato comprimido está diseñado para ejecución eficiente en el hardware objetivo, a menudo logrando aceleraciones más allá de lo que la reducción de tamaño bruta sugeriría.

Resultados de Benchmark

Evaluamos EigenWeights a través de benchmarks estándar, comparando modelos comprimidos contra sus contrapartes de precisión completa:

A través de todos los benchmarks, los modelos comprimidos retienen >98% del rendimiento base mientras usan 8x menos memoria.

Comparación Detallada

Escenarios de Despliegue

EigenWeights habilita nuevas posibilidades de despliegue:

• Ejecutar modelos de 70B en GPUs de consumidor individuales

• Desplegar modelos de producción en dispositivos edge

• Reducir costos de inferencia en la nube por 8x

• Habilitar IA en dispositivo sin dependencias de la nube

Integración

EigenWeights proporciona versiones pre-comprimidas de modelos open-source populares, más herramientas para comprimir tus propios modelos. La integración requiere cambios mínimos de código, carga el checkpoint comprimido en lugar del original.