9/11 MLOps Community South Bay x Qualcommに参加してきました
9/11 MLOps Community South Bay x Qualcommに参加してきました
日時: 9/11水 17:30-20:00
場所: Qualcomm Building F, Santa Clara, CA
内容: Qualcommの最新の開発ツールを活用したオンデバイス機械学習（ML）に焦点を当てた技術イベント。AIとMLに興味のある開発者や技術者向け。
約１時間に渡るディスカッションが行われました。
タイトル: 小規模モデルとオンデバイスAIの未来
課題
大規模モデルに対する偏重：多くの開発者や企業が大型LLM（大規模言語モデル）を採用しており、小規模モデルへの関心が低い。
小規模モデルのノイズへの脆弱性：小規模モデルはノイズが多いデータに対して、大型モデルよりも性能が低下する。
オンデバイスでの処理負荷：デバイスのハードウェアリソース（メモリや電力）が制約されており、長時間の処理による発熱や遅延が発生する。
量子化による性能低下：量子化によりモデルのサイズを縮小できるが、適切な量子化手法を見つけなければ性能が大幅に低下する。
エッジデバイスやIoTでのメモリ制約と電力消費の最適化が課題。
ソリューション
小規模LLMの採用：1Bパラメータの小規模モデル（例：xlam 1B）が、大規模モデルと同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮する。これにより、メモリや処理速度の制約をクリア。
オンデバイスAIの活用：デバイス内で動作するエージェントを活用し、個人情報を安全に処理できるAIモデルを搭載。サーバーにデータを送信せず、プライバシー保護を強化。
量子化技術の改良：4ビット量子化やW-4、A4などの量子化手法の改善により、メモリフットプリントを小さくしつつ、高精度なモデルを実現。
モデルの分割と最適化：IoTやエッジデバイス向けに、モデルを複数に分割して効率的に処理する方法を採用。
ハードウェアの最適化：最新のSnapdragonプラットフォームでのAI処理が可能。将来的には、デバイス全体でのモデル共有やアダプターの利用を検討。
数値情報の箇条書き
xlam 1B：1B（1億）パラメータの小規模LLM
1Bモデルは大型モデルに匹敵する性能を持つ
モデルの処理速度：13トークン/秒（KVキャッシュを使用した場合）、5トークン/秒（KVキャッシュを使用しない場合）
量子化による精度低下の数値例：4ビット量子化で65.4%の性能（元モデルは82%）
キーワード
小規模モデル（Small Models, LLM）
オンデバイスAI（On-device AI）
量子化（Quantization）
メモリフットプリント（Memory Footprint）
エッジデバイス（Edge Devices, IoT）
生成AI（Generative AI）
xlam 1B（Tiny Giant）
Snapdragonプラットフォーム
モデルの分割と最適化（Model Splitting & Optimization）
ではまた！