4.3 LLMのモデル圧縮技術｜知識蒸留、量子化、プルーニングの解説

前回のセクション「4.2 推論速度の最適化」では、バッチ推論やONNX Runtime、半精度（FP16）推論などを活用して、LLMの応答時間を短縮する手法について学びました。

しかし、計算速度の最適化だけでは限界があります。モデルそのものをより軽量にし、必要な計算資源を抑えることが、より根本的な解決につながります。

4.3 知識蒸留とモデル圧縮技術

LLM（大規模言語モデル）は優れた性能を誇りますが、そのサイズと計算コストが大きな課題となります。このセクションでは、知識蒸留（Knowledge Distillation）とその他のモデル圧縮技術を活用して、モデルを軽量化しながらも高い性能を維持する方法を解説します。

知識蒸留（Knowledge Distillation）とは？

知識蒸留は、大きなモデル（ティーチャーモデル）の知識を、より小さなモデル（スチューデントモデル）に伝達する技術です。これにより、スチューデントモデルはティーチャーモデルのパフォーマンスに近い精度を維持しながら、計算コストを大幅に削減できます。

メリット： モデルサイズの縮小、推論速度の向上。
デメリット： 蒸留プロセスに追加のトレーニング時間が必要。

知識蒸留のPython実装例


import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# ティーチャーモデルとスチューデントモデルの読み込み
teacher_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-large")
student_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# トレーニングデータの準備
input_text = "The future of AI is"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# ティーチャーモデルの出力を取得
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(**inputs).logits

# スチューデントモデルの出力を取得し、蒸留トレーニングを実行
optimizer = torch.optim.Adam(student_model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

for epoch in range(10):
    student_outputs = student_model(**inputs).logits
    loss = loss_fn(student_outputs, teacher_outputs)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

print("蒸留トレーニング完了")

このコードは、GPT-2のティーチャーモデルとスチューデントモデルを使用し、知識蒸留を行っています。トレーニングデータに基づき、ティーチャーモデルの知識をスチューデントモデルに伝達します。

量子化（Quantization）

量子化は、モデルのパラメータを低精度（例: 16-bit、8-bit）で表現する技術です。これにより、メモリ使用量が削減され、推論速度が向上します。

メリット： メモリ消費の削減、計算速度の向上。
デメリット： 精度の低下が見られることがある。

PyTorchでの量子化例


import torch

# モデルの量子化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    teacher_model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# 量子化後の推論
with torch.no_grad():
    quantized_outputs = quantized_model(**inputs).logits

print("量子化完了")

この例では、PyTorchの量子化機能を使い、モデルの推論速度を向上させています。