AI 용어집
인공지능 완전 사전
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 with Learning
Method where quantization parameters (bit levels, quantization points) are learned jointly with the model weights during training for global optimization.
Quantification by Clustering
Technique that groups similar weights and applies adaptive quantization to each group, enabling more efficient representation of repetitive weight structures.
Multi-Resolution Quantification
Approach applying different quantization resolutions to different parts of a tensor, optimizing the representation of local and global data features.
Distribution-Based Quantification
Adaptive method that dynamically adjusts the quantization strategy based on the statistical distribution of activations and weights at each computation step.
Budget-Constrained Quantification
Constrained optimization that maximizes model accuracy while respecting a fixed total bit budget, intelligently distributing resources across all parameters.
Progressive Quantification
Incremental strategy that starts with aggressive quantization and progressively increases the precision of critical layers until reaching an optimal size-performance trade-off.
Activation Importance Quantification
Specialized technique that analyzes and differently quantifies activations based on their variance and contribution to gradient propagation in the network.