Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research совместно с учёными из НИУ ВШЭ, Массачусетского технологического института (MIT), Австрийского института науки и технологий (ISTA) и Научно-технологического университета им. короля Абдаллы (KAUST) создала метод сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для работы с ИИ-моделями достаточно смартфона или ноутбука — не нужно задействовать дорогие серверы и графические ускорители.

Новый метод квантизации получил название Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS (HIGGS). Он позволяет сжимать нейросети без использования дополнительных данных и без вычислительно сложной оптимизации параметров. Такой подход особенно выгоден в ситуациях, когда недостаточно подходящих данных для дообучения ИИ-модели. Метод HIGGS обеспечивает баланс между качеством, размером модели и сложностью квантизации, за счёт чего ИИ-модели можно использовать на самых разных устройствах.

С помощью HIGGS можно существенно ускорить процесс тестирования и внедрения новых решений на базе ИИ, экономить время и финансы на разработку. Это сделает ИИ-модели доступнее не только для крупных, но и небольших компаний, а также некоммерческих лабораторий и институтов, индивидуальных разработчиков и исследователей. Если раньше для запуска ИИ-модели на смартфоне или ноутбуке требовалось провести её квантизацию на дорогостоящем сервере (этот процесс занимал от нескольких часов до нескольких недель), то теперь квантизацию можно выполнить прямо на смартфоне или ноутбуке за считанные минуты.

Новый метод квантизации протестировали на популярных ИИ-моделях Llama 3 и Qwen 2.5. В результате было установлено, что HIGGS является лучшим способом квантизации по соотношению качества к размеру модели среди всех существующих аналогов без использования данных, в том числе 4-bit NormalFloat и Half-Quadratic Quantization.