Quantification d’un modèle
Représentation des poids d’un modèle et, selon la méthode, de valeurs intermédiaires avec une précision numérique réduite.
Quelles valeurs du modèle sont représentées plus simplement ?
La quantification représente les poids et, dans certaines méthodes, les valeurs intermédiaires avec moins de bits. Les données du modèle peuvent ainsi nécessiter moins de mémoire, sans changer le nombre de paramètres. Cette représentation moins précise peut modifier les résultats. L’accélération des calculs dépend aussi du matériel, de l’environnement d’exécution et de la méthode. Un fichier de modèle plus petit ne décrit donc pas la mémoire totale nécessaire à une application en fonctionnement.
Une équipe fictive prévoit de résumer localement des rapports de service pour une vue d’ensemble interne. Elle veut comparer une version aux poids sur 16 bits à une version quantifiée sur 8 bits du même modèle de base. La consigne et les rapports approuvés restent identiques pour la comparaison prévue. L’examen porte sur les étapes de travail omises et les ajouts inventés, ainsi que sur la mémoire réellement utilisée et le délai de réponse sur l’ordinateur visé. Cette évaluation conjointe montre si la variante remplit la tâche avec les ressources disponibles.
Sources
Termes associés
- Apprentissage automatiqueLes modèles apprennent des régularités dans les données et les appliquent à de nouvelles entrées.
- Inférence de l’IAAppliquer un modèle déjà entraîné à des entrées pour obtenir un résultat.
- Évaluation des LLML’évaluation des LLM teste les sorties selon des tâches et critères définis. Un bon exemple isolé ne prouve pas la qualité générale.
- Données de test en apprentissage automatiqueDes données réservées à l’évaluation finale dont les résultats n’ont pas servi à sélectionner la variante évaluée.
- Distillation de connaissancesEntraîner un modèle cible à partir d’informations sur le comportement d’un modèle enseignant ou d’un groupe de modèles.
- Reclassement des résultatsLe reclassement réévalue les résultats déjà trouvés. Leur pertinence dépend de la question et des limites de la sélection initiale.
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