Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Quantification à Bits Variables
Technique d'optimisation des réseaux de neurones qui alloue dynamiquement différents nombres de bits à chaque poids ou activation en fonction de leur importance, réduisant ainsi la taille du modèle tout en préservant la performance.
Allocation Dynamique de Bits
Algorithme qui détermine automatiquement le nombre optimal de bits à assigner à chaque paramètre du modèle en analysant leur sensibilité et leur impact sur les performances globales du réseau.
Quantification Mixte-Précision
Approche hybride combinant différentes précisions numériques dans un même modèle, utilisant typiquement 8 bits pour les couches critiques et 4 bits ou moins pour les couches moins sensibles.
Quantification Sensible aux Couches
Méthode de quantification qui analyse la sensibilité de chaque couche neuronale à la réduction de précision pour optimiser l'allocation de bits et minimiser la dégradation des performances.
Quantification Basée sur l'Entropie
Technique utilisant les principes de la théorie de l'information pour déterminer le nombre optimal de bits en fonction de la distribution des poids et de leur entropie informationnelle.
Quantification Non-Uniforme
Stratégie de quantification qui utilise des pas de quantification variables adaptés à la distribution des paramètres, permettant une représentation plus efficace des valeurs extrêmes et fréquentes.
Quantification par Importance des Poids
Méthode qui évalue l'importance de chaque poids dans le réseau via des métriques comme la magnitude ou le gradient, allouant plus de bits aux poids critiques et moins aux autres.
Quantification Différentiable
Technique permettant l'entraînement end-to-end de modèles quantifiés en utilisant des approximations différentiables des fonctions d'arrondi non-différentiables classiques.
Quantification avec Apprentissage
Méthode où les paramètres de quantification (niveaux de bits, points de quantification) sont appris conjointement avec les poids du modèle pendant l'entraînement pour une optimisation globale.
Quantification par Regroupement
Technique qui regroupe les poids similaires et applique une quantification adaptative à chaque groupe, permettant une représentation plus efficace des structures de poids répétitives.
Quantification à Résolution Multiple
Approche appliquant différentes résolutions de quantification à différentes parties d'un tenseur, optimisant la représentation des caractéristiques locales et globales des données.
Quantification Basée sur la Distribution
Méthode adaptative qui ajuste dynamiquement la stratégie de quantification en fonction de la distribution statistique des activations et poids à chaque étape du calcul.
Quantification avec Contrainte de Budget
Optimisation sous contrainte qui maximise la précision du modèle tout en respectant un budget fixe de bits total, répartissant intelligemment les ressources entre tous les paramètres.
Quantification Progressive
Stratégie incrémentale qui commence avec une quantification agressive et augmente progressivement la précision des couches critiques jusqu'à atteindre un compromis optimal taille-performance.
Quantification par Importance des Activations
Technique spécialisée qui analyse et quantifie différemment les activations en fonction de leur variance et contribution à la propagation du gradient dans le réseau.