モデル圧縮（Model Compression）

モデル圧縮（Model Compression）とは、機械学習や深層学習において、大規模なモデルのサイズや計算量を削減し、軽量化・高速化を図る技術や手法の総称です。 特に、スマートフォンやエッジデバイスなどの限られたリソース環境でAIを動作させたい場合や、推論コストを抑えたい用途で広く活用されています。 大規模なAIモデルは高い精度を実現できる一方で、メモリ使用量や推論速度、エネルギー消費などが課題となります。これに対し、モデル圧縮では、性能をなるべく維持したまま無駄を省き、効率的な運用ができるようにします。 主な圧縮手法は以下の通りです： • プルーニング（Pruning）：重要度の低いパラメータやノードを削除してモデルを簡略化する • 量子化（Quantization）：重みや活性値を低ビット（例：32bit → 8bit）で表現してメモリ削減 • 知識蒸留（Knowledge Distillation）：大きな教師モデルの出力を使って、小さな生徒モデルを学習させる • 重みの共有や圧縮アルゴリズムの利用：類似の重みをまとめて保存することでファイルサイズを縮小 近年では、OpenAIのGPT系モデルやMetaのLLaMA、GoogleのTFLite、ONNXなどにおいても、デバイスでの推論実行を見据えたモデル圧縮の取り組みが進んでいます。 モデル圧縮は、AIのエネルギー効率やアクセス可能性を高めるための鍵であり、「高性能なまま軽量・高速に動作するAI」を実現するための重要技術です。