Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Quantification Extrême
Technique de réduction de précision poussant les paramètres de modèles jusqu'à 1-2 bits pour une compression maximale, sacrifiant partiellement la précision au profit de l'efficacité.
Quantification Binaire
Méthode de quantification où chaque poids et activation est représenté par un seul bit (-1 ou +1), réduisant drastiquement la mémoire et accélérant les calculs.
Quantification Ternaire
Technique utilisant trois valeurs typiquement (-1, 0, +1) pour représenter les poids, offrant un meilleur compromis entre compression et performances que la binarisation pure.
Quantification 1-bit
Forme extrême de quantification où chaque paramètre du modèle est stocké sur un seul bit, permettant une réduction de 32x par rapport aux modèles 32-bit standards.
Quantification 2-bit
Représentation des poids et activations sur deux bits, permettant quatre niveaux de quantification (-3, -1, +1, +3) avec un meilleur équilibre précision/efficacité.
Binarisation de Poids
Processus de conversion des poids d'un réseau neuronal en valeurs binaires tout en préservant les activations à plus haute précision pour maintenir les performances.
Quantification Post-Entraînement Extrême
Technique appliquée après l'entraînement pour réduire la précision des paramètres à 1-2 bits sans nécessiter de réentraînement complet du modèle.
Quantification Consciente de la Quantification Extrême
Méthode avancée prenant en compte l'impact de la quantification extrême durant le processus de calibration pour minimiser la dégradation des performances.
Квантование с экстремальным обучением
Подход, при котором модель подвергается точной настройке специально для адаптации к ограничениям экстремального квантования, что позволяет лучше сохранить итоговую точность.
Бинарная нейронная сеть
Архитектура, в которой веса и активации полностью бинаризованы, использующая операции XNOR и popcount для ультра-оптимизированных вычислений.
Тернарная нейронная сеть
Вариант бинарных сетей, использующий три состояния, что обеспечивает лучшую выразительность при сохранении высокой степени сжатия и вычислительной эффективности.
Экстремальное асимметричное квантование
Метод 1-2-битного квантования, использующий асимметричные диапазоны значений для лучшей адаптации к несимметричным распределениям весов.
Экстремальное симметричное квантование
Подход к квантованию, при котором диапазон значений центрирован относительно нуля, что упрощает вычисления, но может быть менее эффективным для определенных распределений.
Сжатие модели с помощью экстремального квантования
Глобальная техника, объединяющая экстремальное квантование с другими методами сжатия для достижения коэффициентов сжатия более 100x.
Оптимизация минимальной точности
Процесс, направленный на определение минимальной точности в битах, необходимой для каждого слоя модели, при сохранении приемлемого уровня производительности.
Калибровка для экстремального квантования
Критическая фаза, на которой параметры квантования оптимизируются с использованием небольшого набора данных для минимизации влияния экстремального снижения точности.
Экстремальное адаптивное квантование
Техника, динамически регулирующая уровень квантования (1 или 2 бита) по слоям или по нейронам в зависимости от их чувствительности к снижению точности.
Стабильность экстремального квантования
Свойство, измеряющее устойчивость модели к экстремальному квантованию, необходимое для обеспечения надежной производительности при развертывании.