大規模言語モデル"LLM"入門 その4 枝刈りの効果

パラメータ削減とエラー率維持の両立

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  大規模言語モデルLLMによる生成AIプログラミング入門（LIVE配信：11月9日，録画受講：11月10日～12日）

26万個→2万個でもエラー率変化なし

大規模言語モデル"LLM"の軽量化と枝刈り技術

大規模言語モデルの現状と軽量化の重要性

大規模言語モデル（LLM）に基づく生成AIは，自然言語処理や画像生成など多岐にわたる分野で活用されています．

これらのモデルは，数百万から数億のパラメータをもつため，そのままでは高性能なサーバやクラウド環境以外では運用が難しいのが現状です．特に，PCやスマートフォンなどのリソースが限られたエッジ・デバイスで効率的に動作させるためには，モデル軽量化が不可欠です．

モデル軽量化技術の中で特に注目される手法が「枝刈り（Pruning）」です．枝刈りは，不要なノードや重みを削除することで，計算量を削減し，モデルを軽量化する技術です．これにより，大規模モデルの構造を効率化しつつ，精度を維持したままエッジ・デバイスでも動作可能な形に変えることが可能になります．

枝刈りの原理とその効果

枝刈りは，3つのステップから成り立っています．まず，どの重みやノードがモデルのパフォーマンスにとって重要であるかを学習し，それをもとに重要度が低い部分を削除します．

最後に，モデルの新しい構造に適応させるために再学習を行います．この再学習により，削除されたパラメータの影響を最小限に抑え，モデルの精度を維持できます．

枝刈りの効果は大規模モデルにおいて顕著です．

LeNet-300-100モデルでは，パラメータ数を26万7000から2万2000まで削減しても，エラー率が1.64$\%$から1.59$\%$とわずかにしか変化していません．また，VGG-16モデルでは，約1億3800万のパラメータが約1000万まで削減されていますが，エラー率はほぼ変化しないことが確認されています．

枝刈りを適用することで，大規模モデルのパフォーマンスにほとんど影響を与えずに，処理効率を大幅に向上できることがわかります．

エッジ・デバイスでの応用と情報漏洩リスク軽減

軽量化されたモデルは，エッジ・デバイス上で直接動作することが可能になります．

クラウドを介さず，PCやスマートフォンで直接高度なAI機能を利用でき，ユーザのプライバシも向上します．情報漏洩リスクを低減し，個人情報をデバイス内で完結させる点が大きな利点です．このような背景から，エッジ環境でのAI機能が求められる現代では，枝刈りやモデルの軽量化が非常に重要です．

枝刈りのプロセスとエラー率の変化

枝刈りは，学習済みモデルから必要最低限のノードや重みだけを保持することで，モデルの構造をシンプルにします．

LeNet-300-100やVGG-16などの実績ある画像認識モデルでも，枝刈りによって元のパラメータの8～10$\%$の構造にしてもエラー率はわずかしか変化せず，ほぼ同などの精度を維持しています．パラメータ削減によって，計算負荷が減少し，エッジ・デバイスでの応用が容易になります．

枝刈りにおける再学習の役割

枝刈りによるモデル軽量化では，削減後の再学習が重要なポイントになります．枝刈りのプロセスで削除されたパラメータにより一時的に精度が低下しますが，再学習で削除部分を補い，新しい構造に適応させることで，性能の維持が可能です．

再学習ではドロップアウト率の調整が鍵を握り，最適なバランスを見つけることが精度維持のためには重要です．〈著：ZEPマガジン〉

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著者紹介

• 株式会社クレスコ入社後，銀行向けシステムなど数多の開発にリード・エンジニアとして従事．後に自社ソリューションとなる統合認証システムの基礎を独力で開発するなど，アイデアと技術でクレスコを牽引する．技術研究所での機械学習研究を経て，人工知能を強みとする部門に異動．現在はテクニカルエバンジェリストとして企業が持つ業務課題へのAI適用に関するコンサルティング，機械学習に関する技術支援を行う一方，自ら研究テーマを持ち共同研究，実験システムの構築も担当．「SoftwareDesign」「やってみよう！機械学習」（技術評論社），「日経ソフトウェア」「AIプログラマになれる本」（日経BP）への記事寄稿，会津大学，はこだて未来大学，琉球大学，早稲田大学のほかWatson SummitやMicrosoftでの講演等，社外でも精力的に活動中

著書

1. ラズパイ+USB SDRで作るFlightradar24 Businessアカウント・フィーダ，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/KIT］ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/KIT］世界の航空機を同時追跡！Flightradar24 ラズパイ・キット，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. ［VOD/KIT］人工知能カメラM5StickVで作って学ぶ画像解析AI開発入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
5. いろんなことを試して学ぶ！ Pythonプログラミング，2021年，日経BP．
6. エッジAIプログラミング M5StickV 活用編，日経ソフトウェア2020年11月号，日経BP．
7. エッジAIプログラミング M5StickV 準備編，日経ソフトウェア2020年7月号，日経BP．
8. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2020年1月号，日経BP．
9. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年9月号，日経BP．
10. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年7月号，日経BP．
11. AIプログラマになれる本，2019年，日経BP．
12. やってみよう！ 機械学習 第2章 機械学習の始め方，2019年，技術評論社．
13. 人工知能で画像生成 応用編，日経ソフトウェア2019年1月号，日経BP．
14. 人工知能で画像生成 基本編，日経ソフトウェア2018年11月号，日経BP．
15. 自分で構築するか，APIで機能を使うか 機械学習の始め方，Software Design2018年4月号，技術評論社．

参考文献

1. ［VOD/Pi3A KIT］ラズパイ・キットで学ぶLinux I/Oボードの作り方・探し方・動かし方，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/Pi KIT］ラズベリー・パイで学ぶLinux＆Pythonプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/PiZero KIT］Python×ラズパイで初めての量子コンピュータ，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. ［VOD/Pi400 KIT］SLAMロボット＆ラズパイ付き！ROSプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
5. ［VOD/Pi KIT］ラズパイ×Pythonで動かして学ぶモータ制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．