Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Cuantización Extrema
Técnica de reducción de precisión que lleva los parámetros del modelo a 1-2 bits para una compresión máxima, sacrificando parcialmente la precisión a favor de la eficiencia.
Cuantización Binaria
Método de cuantización donde cada peso y activación se representa con un solo bit (-1 o +1), reduciendo drásticamente la memoria y acelerando los cálculos.
Cuantización Ternaria
Técnica que utiliza tres valores típicamente (-1, 0, +1) para representar los pesos, ofreciendo un mejor compromiso entre compresión y rendimiento que la binarización pura.
Cuantización de 1 bit
Forma extrema de cuantización donde cada parámetro del modelo se almacena en un solo bit, permitiendo una reducción de 32x en comparación con los modelos estándar de 32 bits.
Cuantización de 2 bits
Representación de pesos y activaciones en dos bits, permitiendo cuatro niveles de cuantización (-3, -1, +1, +3) con un mejor equilibrio precisión/eficiencia.
Binarización de Pesos
Proceso de conversión de los pesos de una red neuronal en valores binarios mientras se preservan las activaciones con mayor precisión para mantener el rendimiento.
Cuantización Post-Entrenamiento Extrema
Técnica aplicada después del entrenamiento para reducir la precisión de los parámetros a 1-2 bits sin necesidad de volver a entrenar completamente el modelo.
Cuantización Consciente de la Cuantización Extrema
Método avanzado que tiene en cuenta el impacto de la cuantización extrema durante el proceso de calibración para minimizar la degradación del rendimiento.
Cuantización con Aprendizaje Extremo
Enfoque donde el modelo se ajusta finamente específicamente para adaptarse a las restricciones de cuantización extrema, preservando mejor la precisión final.
Red Neuronal Binaria
Arquitectura donde los pesos y las activaciones están completamente binarizados, utilizando operaciones XNOR y popcount para cálculos ultra-optimizados.
Red Neuronal Ternaria
Variante de las redes binarias que utiliza tres estados, permitiendo una mejor expresividad manteniendo al mismo tiempo una fuerte compresión y eficiencia computacional.
Cuantización Asimétrica Extrema
Método de cuantización de 1-2 bits que utiliza rangos de valores asimétricos para adaptarse mejor a las distribuciones de pesos no centradas.
Cuantización Simétrica Extrema
Enfoque de cuantización donde el rango de valores está centrado en cero, simplificando los cálculos pero potencialmente menos eficiente para ciertas distribuciones.
Compresión de Modelo mediante Cuantización Extrema
Técnica global que combina la cuantización extrema con otros métodos de compresión para alcanzar tasas de compresión superiores a 100x.
Optimización de la Precisión Mínima
Proceso destinado a determinar la precisión mínima en bits requerida para cada capa del modelo manteniendo un nivel de rendimiento aceptable.
Calibración para Cuantización Extrema
Fase crítica donde los parámetros de cuantización se optimizan utilizando un pequeño conjunto de datos para minimizar el impacto de la reducción extrema de precisión.
Cuantización Adaptativa Extrema
Técnica que ajusta dinámicamente el nivel de cuantización (1 o 2 bits) por capa o por neurona en función de su sensibilidad a la reducción de precisión.
Estabilidad de la Cuantización Extrema
Propiedad que mide la robustez de un modelo ante la cuantización extrema, esencial para garantizar un rendimiento fiable en el despliegue.