GGML è il formato file che ha preceduto direttamente GGUF, creato dallo sviluppatore Georgi Gerganov. Il nome è una combinazione delle iniziali di Gerganov (GG) e ML che sta per machine learning. GGML era una libreria di tensori progettata per alte prestazioni su varie piattaforme hardware. È stato anche un primo tentativo di creare un formato di file per i modelli di intelligenza artificiale GPT di OpenAI per facilitare la condivisione e l'esecuzione dei modelli. GGML è stato progettato per essere univoco e contenere tutte le informazioni necessarie per caricare un modello.

GGML ha rappresentato una delle prime iniziative per rendere i modelli linguistici di grandi dimensioni accessibili su hardware standard. Tuttavia, era limitato in termini di flessibilità ed estensibilità. Ciò significa che GGML necessitava di modifiche manuali e presentava problemi di compatibilità man mano che gli utenti aggiungevano nuove funzionalità per ovviare ai suoi limiti.

GGUF risolve le limitazioni di GGML e consente di aggiungere nuove funzionalità mantenendo la compatibilità con i modelli precedenti. Poiché GGUF elimina le modifiche sostanziali, facilita la transizione verso versioni più recenti e supporta un'ampia gamma di modelli, il che lo rende una soluzione completa. La conversione dei modelli esistenti in GGUF può richiedere molto tempo e, come per tutti i nuovi formati, gli utenti e gli sviluppatori devono abituarsi alle sue specifiche.

Huggingface è una piattaforma aziendale community-driven che fornisce strumenti e modelli per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Offre una Transformers Library (link esterno a ibm.com), che include molti modelli pre-addestrati che possono essere convertiti nel formato di file GGUF. Huggingface supporta anche la messa a punto e l'implementazione, diventando parte integrante dell'ecosistema attorno a GGUF.

I trasformatori sono un tipo di architettura del modello che è diventata la spina dorsale del moderno NLP. Il formato GGUF supporta l'archiviazione e la distribuzione di modelli basati su trasformatori per le applicazioni che si basano su queste architetture avanzate.

GGUF fornisce un formato solido, flessibile ed efficiente per i modelli linguistici. Affronta i limiti dei formati precedenti, garantendo la compatibilità con le tecnologie e le tecniche in evoluzione. La sua maggiore flessibilità, le prestazioni migliorate e il supporto per framework avanzati di quantizzazione e distribuzione lo rendono uno strumento fondamentale per il futuro dell'AI e dell'apprendimento automatico.

I pesi del modello sono i parametri che vengono appresi da un modello di machine learning durante l'addestramento. GGUF memorizza questi pesi in modo efficiente, consentendo un caricamento e un'inferenza rapidi. I metodi di quantizzazione applicati ai pesi dei modelli possono migliorare ulteriormente le prestazioni e ridurre il consumo di risorse.

La quantizzazione, il processo di conversione di segnali continui in formati digitali con un minor numero di valori possibili, svolge un ruolo cruciale nel GGUF. La quantizzazione migliora l'efficienza e le prestazioni, in particolare per l'hardware con risorse limitate. Riducendo le dimensioni del modello e migliorando la velocità di inferenza, i modelli quantizzati richiedono meno potenza di calcolo, con conseguente riduzione del consumo energetico. Ciò rende il GGUF particolarmente adatto per l'implementazione su dispositivi edge e piattaforme mobili in cui le risorse di alimentazione sono limitate.

Ad esempio, una tecnica di quantizzazione specifica utilizzata è GPTQ (Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-Training Transformers). GPTQ riduce le dimensioni e le esigenze computazionali di un LLM convertendo i suoi dati complessi in formati più semplici. Questo consente di distribuire gli LLM su dispositivi con meno memoria e potenza di elaborazione.

GGUF è inoltre progettato per incorporare nuove funzionalità senza compromettere la compatibilità con una versione precedente. Questa funzionalità consente di aggiungere nuovi tipi di dati e metadati, rendendo GGUF a prova di futuro. Man mano che i modelli di machine learning si evolvono, GGUF può adattarsi a questi cambiamenti, proteggendo la pertinenza e l'adattabilità a lungo termine.

La progettazione del formato binario di GGUF migliora significativamente la velocità di caricamento e salvataggio dei modelli, il che è particolarmente importante per le applicazioni che richiedono una distribuzione e un'inferenza rapide. Ad esempio, i servizi di conversione linguistica in tempo reale e i sistemi di AI interattivi traggono vantaggio dall'efficiente gestione dei file di modello di GGUF. Quanto più rapidamente un modello può essere caricato e utilizzato, tanto migliore sarà l'esperienza dell'utente in queste applicazioni sensibili al fattore tempo.

GGUF si distingue per la sua compatibilità con tecniche di regolazione avanzate come LoRA (Low-Rank Adaptation), QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) e AWQ (Adaptive Weight Quantization). Queste tecniche ottimizzano ulteriormente le prestazioni del modello e l'utilizzo delle risorse.

Inoltre, il GGUF supporta vari livelli quantitativi, fornendo flessibilità nel bilanciare l'accuratezza e l'efficienza dei modelli. Gli schemi di quantizzazione comuni supportati da GGUF includono:

• Quantizzazione a 2 bit: offre la massima compressione, riducendo in modo significativo le dimensioni del modello e la velocità di inferenza, anche se con un potenziale impatto sulla precisione.
• Quantizzazione a 4 bit: bilancia la compressione e l'accuratezza, il che la rende adatta a molte applicazioni pratiche.
• Quantizzazione a 8 bit: fornisce una buona precisione con compressione moderata, ampiamente utilizzato in varie applicazioni.

I quanti si riferiscono ai vari livelli di quantizzazione applicati ai pesi del modello, come la quantizzazione a 2 bit, 4 bit o 8 bit.

I modelli GGUF utilizzano anche la Compute Unified Device Architecture (CUDA), una piattaforma di calcolo parallelo e un'application programming interface (API) che consente ai modelli di utilizzare le GPU per attività di calcolo accelerate. Questa funzionalità migliora l'efficienza e la velocità di calcolo dei modelli linguistici. Infine, l'integrazione di GGUF con Langchain, un framework per lo sviluppo e l'implementazione di modelli linguistici, facilita l'implementazione di modelli GGUF in modo che possano essere utilizzati efficacemente in ambienti di sviluppo e applicazioni.

Lo sviluppo di GGUF è supportato da una comunità collaborativa. Sono state sviluppate numerose librerie e strumenti per supportare GGUF, assicurando un'ampia adozione e integrazione in vari workflow AI. Alcuni dei principali attori in questo ecosistema includono:

• llama.cpp: Una libreria di base che fornisce strumenti per lavorare con GGUF, tra cui utilità di conversione e supporto per l'esecuzione di modelli.
• ctransformers: questa libreria supporta l'integrazione dei modelli GGUF in diversi ambienti di programmazione, rendendo più facile per gli sviluppatori il loro utilizzo nelle applicazioni.
• LoLLMS Web UI: un'interfaccia basata sul web che supporta GGUF, consentendo agli utenti di interagire con i modelli attraverso un'interfaccia facile da usare.

L'introduzione di GGUF segna un passaggio verso formati di modelli generativi più sostenibili e adattabili. La sua capacità di supportare un'ampia gamma di modelli e configurazioni fa sì che non sia limitato a casi d'uso o hardware specifici. Questa versatilità assicura che GGUF possa continuare a soddisfare le esigenze della comunità AI man mano che emergono nuovi progressi.

Inoltre, l'enfasi di GGUF sulla compatibilità con una versione precedente riduce al minimo le interruzioni durante gli aggiornamenti, rendendo più facile per le organizzazioni la transizione a versioni più recenti senza significativi tempi di inattività o riconfigurazioni.

GGUF, essendo un formato aperto, beneficia dei contributi collaborativi della comunità open source, che ne aiuta lo sviluppo, il miglioramento e l'adozione diffusa. La sua adozione in progetti di alto profilo come LLama e vari strumenti di AI sottolinea la sua importanza nella continua evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Facilitando una distribuzione dei modelli più rapida, flessibile e a prova di futuro, GGUF svolge un ruolo cruciale nel far progredire le capacità dei sistemi AI.