AI用語集
人工知能の完全辞典
可変ビット量子化
ニューラルネットワークの最適化技術の一つで、各重みやアクティベーションの重要度に応じて動的に異なるビット数を割り当てることで、モデルのサイズを削減しつつ性能を維持するもの。
動的ビット割り当て
モデルの各パラメータの感度とネットワーク全体のパフォーマンスへの影響を分析し、最適なビット数を自動的に決定して割り当てるアルゴリズム。
混合精度量子化
同一モデル内で異なる数値精度を組み合わせるハイブリッドなアプローチで、通常、クリティカルな層には8ビット、感度の低い層には4ビット以下を使用する。
レイヤ感応量子化
精度の低下に対する各ニューラル層の感度を分析し、ビット割り当てを最適化してパフォーマンスの劣化を最小限に抑える量子化手法。
エントロピーに基づく量子化
情報理論の原理を用い、重みの分布と情報エントロピーに基づいて最適なビット数を決定する技術。
非一様量子化
パラメータの分布に適応させた可変の量子化ステップを使用する量子化戦略で、極端な値や頻繁に出現する値をより効率的に表現できるようにする。
重みの重要度に基づく量子化
大きさや勾配などの指標を通じてネットワーク内の各重みの重要度を評価し、クリティカルな重みには多くのビットを、それ以外には少ないビットを割り当てる手法。
微分可能量子化
従来の微分不可能な丸め関数の微分可能な近似を使用することで、量子化モデルのエンドツーエンドの学習を可能にする技術。
学習付き量子化
量子化パラメータ（ビットレベル、量子化点）をモデルの重みと同時に学習し、全体的な最適化を行う手法。
グループ化量子化
類似した重みをグループ化し、各グループに適応的な量子化を適用することで、反復する重み構造をより効率的に表現する手法。
多重解像度量子化
テンソルの異なる部分に異なる量子化解像度を適用し、データの局所的および全体的な特徴の表現を最適化するアプローチ。
分布ベース量子化
各計算ステップにおいて、活性化や重みの統計的分布に基づいて量子化戦略を動的に調整する適応型手法。
予算制約付き量子化
総ビット予算の固定制約を守りながらモデルの精度を最大化するために、すべてのパラメータ間でリソースをインテリジェントに配分する制約付き最適化。
漸進的量子化
攻撃的な量子化から始め、サイズとパフォーマンスの最適なバランスに達するまで、重要な層の精度を段階的に向上させる漸進的な戦略。
活性化重要度量子化
ネットワーク内での勾配伝播への分散と寄与度に基づいて、活性化を異なる方法で分析および量子化する専門的な手法。