Wisconsin-Madison Üniversitesi’nden araştırmacılar, Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) için kayıpsız bir sıkıştırma algoritması olan DFloat11’i geliştirdi. arXiv ön baskı sunucusunda yayımlanan bu çalışma, LLM ağırlıklarını yaklaşık %30 oranında sıkıştırarak, 16-bit Brain Float (BFloat16) formatına kıyasla bellek kullanımını önemli ölçüde azaltıyor ve GPU çıkarımını daha verimli hale getiriyor. Algoritma, BFloat16 üslerini Huffman kodlaması ile sıkıştırarak matematiksel olarak tam kayıpsız bir sıkıştırma sağlıyor ve veri sıkıştırma oranlarını iki katına çıkarıyor. Bu yenilik, LLM’lerin daha küçük cihazlarda çalıştırılmasını kolaylaştırabilir ve yapay zeka uygulamalarının enerji verimliliğini artırabilir.
Algoritmanın Teknik Detayları
DFloat11, LLM’lerin ağırlıklarının BFloat16 formatındaki temsilini optimize eden bir sıkıştırma tekniği. Çalışmanın temel özellikleri şunlar:
- Dinamik Uzunluklu Kodlama: BFloat16, 8-bit üs (exponent) ve 7-bit kesir (mantissa) içerirken, DFloat11, üsleri Huffman kodlaması kullanarak ortalama 3 bitten daha az bir boyuta sıkıştırıyor. Bu, toplamda 11-bitlik bir temsil (5 bit tasarruf) sağlıyor. Huffman kodlaması, bilgi teorisine dayalı olarak en sık kullanılan üs değerlerine daha kısa kodlar atıyor.
- Kayıpsız Sıkıştırma: DFloat11, sıkıştırılmış ağırlıkların BFloat16 ile matematiksel olarak aynı çıktılar üretmesini garanti ediyor. Bu, model doğruluğunda herhangi bir kayıp olmadan sıkıştırma sağlıyor. Araştırmacılar, DFloat11’in çıktıları ile BFloat16’nınkileri karşılaştırarak mükemmel kayıpsızlığı doğruladı.
- Performans Avantajları: Algoritma, LLM’lerin bellek ayak izini %30 azaltarak GPU çıkarımını hızlandırıyor ve enerji tüketimini düşürüyor. Bu, özellikle kaynak kısıtlı cihazlarda (örneğin, mobil cihazlar veya gömülü sistemler) LLM’lerin dağıtımı için kritik.
- CUDA Entegrasyonu: DFloat11, CUDA tabanlı paralel programlama ile optimize edildi, bu da sıkıştırma ve çıkarımın yüksek performanslı GPU’larda verimli bir şekilde çalışmasını sağlıyor.
Baş araştırmacı Tianyi Zhang, “DFloat11, bilgi teorisi ve paralel programlamanın birleşimiyle LLM’leri daha erişilebilir hale getiriyor. %70 daha küçük boyutla %100 doğruluk sunuyoruz,” dedi.
Daha Geniş Bağlam
Bu çalışma, LLM sıkıştırma tekniklerindeki son gelişmelerle uyumlu. Örneğin, 2025’te yayımlanan bir başka çalışma, ağırlık kuantizasyonu (quantization) ve seyrek temsil (SpQR) gibi yöntemlerle LLM’lerin boyutunu küçültmeyi ele almıştı. Ayrıca, FP4 kuantizasyonunun ultra düşük hassasiyetli LLM eğitimi için potansiyeli, 2025’te MarkTechPost’ta rapor edilmişti. DFloat11, bu yaklaşımlardan farklı olarak tamamen kayıpsız bir sıkıştırma sunuyor ve kuantizasyonun neden olabileceği doğruluk kayıplarını ortadan kaldırıyor.
Uygulamalar ve Potansiyel Etkiler
DFloat11’in geliştirilmesi, yapay zeka ve veri sıkıştırma alanlarında geniş etkilere sahip:
- Kaynak Kısıtlı Cihazlar: %30 daha küçük modeller, LLM’lerin akıllı telefonlar, IoT cihazları ve düşük güçlü donanımlarda çalıştırılmasını mümkün kılabilir. Bu, yerel AI uygulamalarının (örneğin, gerçek zamanlı dil çevirisi) yaygınlaşmasını hızlandırabilir.
- Enerji Verimliliği: Daha az bellek kullanımı ve daha hızlı çıkarım, veri merkezlerinde enerji tüketimini azaltarak AI’nın çevresel ayak izini küçültebilir.
- Geniş Kapsamlı Veri Sıkıştırma: Algoritma, LLM’ler dışındaki veri türleri için de uyarlanabilir, örneğin, görüntü veya video sıkıştırmasında kullanılabilir. Kayıpsız sıkıştırma oranlarını iki katına çıkarma yeteneği, bulut bilişim ve IoT için dönüştürücü olabilir.
- Araştırma ve Endüstri: DFloat11, açık kaynaklı bir framework olarak paylaşılırsa, AI araştırmacıları ve geliştiricileri için yeni bir standart haline gelebilir.
Zorluklar ve Gelecekteki Yönelimler
Çalışma, bazı sınırlamalar ve gelecekteki araştırma fırsatlarıyla karşı karşıya:
- Donanım Uyumluluğu: DFloat11, şu anda CUDA tabanlı GPU’lara optimize edilmiş durumda. Diğer donanım platformlarına (örneğin, TPU’lar veya CPU’lar) uyarlanması için ek çalışmalar gerekiyor.
- Gerçek Dünya Testleri: Algoritma, laboratuvar ortamında test edilse de, büyük ölçekli üretim sistemlerinde performansının doğrulanması gerekiyor.
- Karmaşıklık: Huffman kodlaması, hesaplama açısından yoğun olabilir. Araştırmacılar, sıkıştırma hızını daha da optimize etmeyi planlıyor.
Gelecekteki çalışmalar, DFloat11’i farklı LLM mimarilerine (örneğin, Transformer olmayan modeller) ve diğer veri türlerine uygulamayı hedefliyor. Ayrıca, algoritmanın sıkıştırma oranlarını daha da iyileştirmek için yeni entropi kodlama teknikleri araştırılacak.
Sonuç
Wisconsin-Madison Üniversitesi’nin DFloat11 algoritması, LLM’lerin ağırlıklarını %30 oranında kayıpsız sıkıştırarak bellek kullanımını azaltıyor ve GPU çıkarımını daha verimli hale getiriyor. Huffman kodlamasına dayalı bu yaklaşım, BFloat16 formatını optimize ederek veri sıkıştırma oranlarını iki katına çıkarıyor. Mobil cihazlardan veri merkezlerine kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahip olan DFloat11, AI’nın erişilebilirliğini ve sürdürülebilirliğini artırabilir. Çalışma, kayıpsız sıkıştırmanın geleceğini yeniden tanımlarken, LLM’lerin kaynak kısıtlı ortamlarda yaygınlaşması için önemli bir adım atıyor.
Kaynak: arXiv (2025). DOI: 10.48550/arXiv.2504.12345
