清华大学研究人员发布GLM-Edge系列：专为边缘设备设计的AI模型家族，参数范围从15亿到50亿

共计 1559 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

随着 AI 的快速发展，大型语言和视觉模型在云环境中展现了强大的能力。然而，将这些资源密集型模型部署到边缘设备上仍然面临诸多挑战，如计算能力、内存和能效的限制。为了应对这一问题，清华大学的研究人员最近发布了 GLM-Edge 系列，这是一组专门为边缘设备设计的轻量级模型，参数范围从 15 亿到 50 亿。GLM-Edge 结合了语言处理和视觉能力，强调效率和可访问性而不牺牲性能，旨在弥合计算密集型 AI 与边缘设备限制之间的差距。

• GitHub：https://github.com/THUDM/GLM-Edge
• 模型：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-edge-6743283c5809de4a7b9e0b8b

GLM-Edge 的关键特点

1. 优化的架构：
   • 量化技术：GLM-Edge 通过 8 位甚至 4 位量化来减少内存和计算需求，使其适用于资源有限的小型设备。
   • 知识蒸馏和剪枝：这些模型通过知识蒸馏和剪枝的结合进行了训练，从而在保持高准确性的同时显著减少了模型大小。
   • 模块化设计：GLM-Edge 可以将语言和视觉能力结合到一个模型中，为多模态应用提供解决方案，支持复杂的对话任务和各种计算机视觉任务，如对象检测和图像字幕。
2. 高效的能源消耗：
   • GLM-Edge 模型能够在边缘设备上高效运行，减少对外部计算能力的依赖，使数据可以在设备本地处理，无需发送到云端。这对于隐私保护、低延迟和离线操作是重要因素的应用尤为相关。
3. 减少延迟：
   • 通过优化的架构和量化技术，GLM-Edge 能够实现实时处理，减少延迟，特别适合需要快速响应的应用场景，如智能摄像头、移动设备和嵌入式系统。
4. 广泛适用性：
   • GLM-Edge 系列包括针对不同任务和设备能力优化的多个变体，为各种用例提供了可扩展的解决方案。无论是对话 AI 还是视觉任务，GLM-Edge 都能提供出色的性能。

技术细节

GLM-Edge 系列建立在通用语言模型（GLM）结构的基础上，通过一系列技术创新进行了优化，使其适合边缘部署：

• 8 位和 4 位量化：通过减少权重和激活的精度，显著降低了模型的内存占用和计算需求，同时保持了较高的准确性。
• 知识蒸馏：通过将大型模型的知识传递给较小的模型，GLM-Edge 能够在保持性能的同时大幅减少参数数量。
• 剪枝：通过去除不重要的神经元和连接，进一步压缩了模型的大小，减少了推理时间。
• 模块化架构：GLM-Edge 可以灵活组合语言和视觉模块，支持多模态任务，满足不同应用场景的需求。

性能评估

GLM-Edge 的评估结果显示，尽管参数数量减少，但其性能依然强劲。例如：

• GLM-Edge-1.5B在通用 NLP 和视觉基准测试中取得了与更大规模的 transformer 模型相当的结果，突显了通过精心设计优化获得的效率提升。
• 在边缘相关任务（如关键词检测和实时视频分析）中，GLM-Edge 展示了强劲的性能，在模型大小、延迟和准确性之间取得了平衡。

应用场景

GLM-Edge 的高效性和灵活性使其适用于多种边缘设备和应用场景：

• 智能摄像头：实现实时对象检测、面部识别和行为分析，提高安全性和监控效率。
• 移动设备：支持语音助手、翻译应用和图像编辑等功能，提供更快的响应速度和更好的用户体验。
• 嵌入式系统：应用于工业自动化、智能家居和物联网设备，实现智能化管理和控制。

未来展望

• 扩展模型规模：未来，研究人员可能会继续探索更大规模的轻量级模型，以进一步提升性能和功能。
• 更多应用场景：随着技术的成熟，GLM-Edge 有望应用于更多的边缘设备和行业，推动 AI 的普及和创新。
• 持续优化：通过引入新的量化技术和架构改进，GLM-Edge 可以进一步提高效率和性能，满足更多样化的应用需求。

总之，GLM-Edge 系列不仅展示了 AI 技术在边缘设备上的巨大潜力，还为未来的边缘计算和 AI 应用提供了坚实的基础。