公開日：2024年7月3日
寄稿者：Tim Mucci
GPT生成統合フォーマット（GGUF）は、大規模言語モデル（LLM）の使用とデプロイメントを効率化するファイル形式です。GGUFは推論モデルを保存し、消費者向けコンピューター・ハードウェアで優れたパフォーマンスを発揮するように特別に設計されています。
これは、モデル・パラメーター（重みとバイアス）と追加のメタデータを組み合わせて効率的に実行することで実現されます。GGUFは明確で、拡張性があり、汎用性が高く、古いモデルとの互換性を損なうことなく新しい情報を組み込むことができます。GGUFは、その前身のファイル形式であるGGMLによって築かれた基盤の上に構築された、より最近開発されたものです。
GGUFは、モデルの高速読み込みと保存を目的として特別に設計されたバイナリー形式です。GGUFはPythonやRなどのさまざまなプログラミング言語と互換性があるため、この形式の人気がさらに高まりました。また、微調整もサポートしているため、ユーザーは LLM を特殊なアプリケーションに適応させることができ、アプリケーション間でモデルをデプロイするためのプロンプト・テンプレートを保存できます。GGMLはまだ使用されていますが、そのサポートはGGUFに置き換えられています。
GGMLは、ブルガリア出身の開発者であるGeorgi Gerganov氏によって作成された、GGUFの前身のファイル形式です。この名前は、Gerganov氏の頭文字（GG）と機械学習を表すMLを組み合わせたものです。GGMLは、さまざまなハードウェア・プラットフォームで高いパフォーマンスを実現するために設計されたテンソル・ライブラリーです。これは、モデルの共有と実行を容易にするために、OpenAI社のGPT人工知能モデル用のファイル形式を作成する初期の試みでもありました。GGMLは、明確であり、モデルをロードするために必要なすべての情報を含むように設計されています。
GGMLは、大規模な言語モデルを標準ハードウェアでアクセス可能にするための初期の取り組みでしたが、柔軟性と拡張性の面で限界がありました。つまり、GGMLでは手動での調整が必要となり、ユーザーがその制限に対処するために新しい機能を追加するたびに互換性の問題が発生していました。
GGUFはGGMLの制限に対処し、古いモデルとの互換性を維持しながら新しい機能を追加できるようにします。GGUFは互換性を損なう変更を排除するため、新しいバージョンへの移行が容易になり、幅広いモデルをサポートして包括的なソリューションを実現します。既存のモデルをGGUFに変換するには時間がかかる可能性があり、すべての新しい形式と同様に、ユーザーと開発者はその仕様に慣れる必要があります。
Huggingfaceは、自然言語処理（NLP）用のツールとモデルを提供する企業およびコミュニティー主導のプラットフォームです。これは、Transformersライブラリー（ibm.com外部へのリンク）を提供しており、これにはGGUFファイル形式に変換できる多数の事前トレーニング済みモデルが含まれています。Huggingfaceは微調整とデプロイメントもサポートしており、GGUF周辺のエコシステムに不可欠なものとなっています。
Transformersは、現代のNLPのバックボーンとなっているモデル・アーキテクチャーの一種です。GGUFは、これらの高度なアーキテクチャーに依存するアプリケーション用のTransformersベースのモデルの保存とデプロイメントをサポートします。
GGU は、言語モデルにロバストで柔軟性があり効率的な形式を提供します。以前の形式の制限に対処し、進化するテクノロジーや手法との互換性を確保します。強化された柔軟性、改善されたパフォーマンス、高度な量子化およびデプロイメント・フレームワークのサポートにより、AIと機械学習の将来にとって重要なツールとなります。
モデルの重みは、トレーニング中に機械学習モデルによって学習されるパラメーターです。GGUFはこれらの重みを効率的に保存し、迅速な読み込みと推論を可能にします。モデルの重みに量子化手法を適用すると、パフォーマンスがさらに向上し、リソースの消費が削減されます。
量子化は、連続信号をより少ない値を持つデジタル形式に変換するプロセスであり、GGUFにおいて重要な役割を果たします。量子化により、特にリソースが限られたハードウェアでは効率とパフォーマンスが向上します。モデルのサイズを縮小し、推論速度を向上させることで、量子化モデルに必要な計算能力が減り、エネルギー消費が削減されます。したがって、GGUFは、電力リソースが制限されているエッジ・デバイスやモバイル・プラットフォームへのデプロイメントに非常に適しています。
例えば、使用される特定の量子化手法の1つは、GPTQ （Generative Pre-trained Transformersの正確なポストトレーニング量子化）です。GPTQは、複雑なデータをより単純な形式に変換することで、LLMのサイズと計算の必要性を削減します。これにより、メモリーと処理能力が少ないデバイスにLLMをデプロイできるようになります。
GGUFは、以前のバージョンとの互換性を損なうことなく、新しい機能を組み込むように設計されています。この機能により、新しいデータ・タイプとメタデータを追加できるようになり、GGUFは将来にも対応可能になります。機械学習モデルが進化するにつれて、GGUFはこれらの変化に対応し、長期的な関連性と適応性を維持できます。
GGUFのバイナリー形式の設計により、モデルの読み込みと保存の速度が大幅に向上します。これは、迅速なデプロイメントと推論を必要とするアプリケーションにとって特に重要です。例えば、リアルタイム言語変換サービスやインタラクティブAIシステムは、GGUFの効率的なモデル・ファイル処理の恩恵を受けます。モデルの読み込みと使用が速ければ速いほど、時間に敏感なアプリケーションでのユーザー・エクスペリエンスが向上します。
GGUFは、低ランク適応（LoRA）、量子化低ランク適応（QLoRA）、適応重み量子化（AWQ）などの高度なチューニング手法との互換性で群を抜いています。これらの手法により、モデルのパフォーマンスとリソースの使用率がさらに最適化されます。
さらに、GGUFはさまざまな量子レベルをサポートし、モデルの精度と効率のバランスを柔軟にとることができます。GGUFでサポートされている一般的な量子化スキームは次のとおりです。
- 2ビット量子化：最高の圧縮率を実現し、モデルのサイズと推論速度を大幅に削減しますが、精度に影響を及ぼす可能性があります。
- 4ビット量子化：圧縮と精度のバランスが取れているため、多くの実用的なアプリケーションに適しています。
- 8ビット量子化：適度な圧縮で優れた精度を提供し、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。
量子とは、2ビット、4ビット、8ビットの量子化など、モデルの重みに適用されるさまざまな量子化レベルを指します。
GGUFモデルでは、モデルがGPUを使用してコンピューティング・タスクを高速化できるようにする並列コンピューティング・プラットフォームおよびアプリケーション・プログラミング・インターフェースであるCompute Unified Device Architecture（CUDA）も使用されます。この機能により、言語モデルの計算効率と速度が向上します。最後に、言語モデルの開発とデプロイメントのためのフレームワークであるLangchainとGGUFを統合することで、GGUFモデルのデプロイメントが容易になり、開発環境やアプリケーションで効果的に使用できるようになります。
このWebインターフェースは、LLMを使用してテキストを生成し、モデルの保存と推論にGGUFを使用します。GGUFの柔軟性により、ユーザーは大規模なモデルをすばやくロードし、最小限のレイテンシーでテキスト生成タスクを実行できます。
LLMをローカルで実行するための一般的なクライアントであるKoboldCppは、エンドユーザーのパフォーマンスを向上させるためにGGUFを採用しました。これは、パーソナル・コンピューター上でLLMを実験するためのロバストでユーザー・フレンドリーなソリューションを必要とする愛好家や研究者に特に有用です。
GGUF の開発は協力的なコミュニティによって支えられています。GGUF をサポートするために多数のライブラリとツールが開発されており、さまざまな AI ワークフローへの幅広い採用と統合が保証されています。このエコシステムの主要なプレーヤーには次のようなものがあります。
- llama.cpp：変換ユーティリティーやモデル実行のサポートなど、GGUFで作業するためのツールを提供するコア・ライブラリーです。
- ctransformers：このライブラリーは、GGUFモデルをさまざまなプログラミング環境に統合することをサポートしており、開発者がアプリケーションでこれらのモデルを簡単に使用できるようになります。
- LoLLMS Web UI：GGUFをサポートするウェブベースのインターフェースで、ユーザーはユーザー・フレンドリーなインターフェースでモデルを操作することができます。
GGUFの導入は、より持続可能で適応性の高い生成モデル形式への移行を示しています。幅広いモデルと構成をサポートできるため、特定のユースケースやハードウェアに限定されません。この汎用性により、GGUFは新たな進歩が生まれてもAIコミュニティーのニーズに応え続けることができます。
さらに、GGUFは以前のバージョンとの互換性を重視しているため、アップグレード中の中断が最小限に抑えられ、組織は大幅なダウンタイムや再構成なしに新しいバージョンに移行しやすくなります。
GGUFはオープン・フォーマットであるため、オープンソース・コミュニティーの共同貢献の恩恵を受けており、開発、改善、広範な採用に役立ちます。LLaMAやさまざまなAIツールなどの注目度の高いプロジェクトでの採用は、大規模言語モデルの継続的な進化におけるその重要性を強調しています。GGUFは、より高速で柔軟性が高く、将来を見据えたモデルのデプロイメントを促進することで、AIシステムの機能向上に重要な役割を果たします。
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