Российские учёные совершили прорыв в оптимизации ИИ-моделей — теперь их можно использовать без мощных серверов

Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research совместно с учёными из НИУ ВШЭ, Массачусетского технологического института (MIT), Австрийского института науки и технологий (ISTA) и Научно-технологического университета им. короля Абдаллы (KAUST) создала метод сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для работы с ИИ-моделями достаточно смартфона или ноутбука — не нужно задействовать дорогие серверы и графические ускорители.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Luke Jones / Unsplash

Новый метод квантизации получил название Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS (HIGGS). Он позволяет сжимать нейросети без использования дополнительных данных и без вычислительно сложной оптимизации параметров. Такой подход особенно выгоден в ситуациях, когда недостаточно подходящих данных для дообучения ИИ-модели. Метод HIGGS обеспечивает баланс между качеством, размером модели и сложностью квантизации, за счёт чего ИИ-модели можно использовать на самых разных устройствах.

С помощью HIGGS можно существенно ускорить процесс тестирования и внедрения новых решений на базе ИИ, экономить время и финансы на разработку. Это сделает ИИ-модели доступнее не только для крупных, но и небольших компаний, а также некоммерческих лабораторий и институтов, индивидуальных разработчиков и исследователей. Если раньше для запуска ИИ-модели на смартфоне или ноутбуке требовалось провести её квантизацию на дорогостоящем сервере (этот процесс занимал от нескольких часов до нескольких недель), то теперь квантизацию можно выполнить прямо на смартфоне или ноутбуке за считанные минуты.

Новый метод квантизации протестировали на популярных ИИ-моделях Llama 3 и Qwen 2.5. В результате было установлено, что HIGGS является лучшим способом квантизации по соотношению качества к размеру модели среди всех существующих аналогов без использования данных, в том числе 4-bit NormalFloat и Half-Quadratic Quantization.

Метод HIGGS уже доступен разработчикам и исследователям на Hugging Face и GitHub, а посвящённая ему научная статья размещена в arXiv. Отметим также, что научную статью с описанием нового метода приняли на одну из крупнейших в мире ИИ-конференций The North American Chapter of the Association for Computation Linguistics (NAACL), которая пройдёт с 29 апреля по 4 мая в Альбукерке (штат Нью-Мексико, США). Статью уже цитировали американская компания Red Hat AI, Пекинский университет, Гонконгский университет науки и технологий и др.