Méthode qui simule pendant l'entraînement l'arrondi dû à la quantification et ajuste les poids en tenant compte de cette erreur. Abrégée QAT. Elle préserve mieux la précision même avec peu de bits.
Nom japonais: 量子化を考慮した学習
« Entraînement tenant compte de la quantification » apparaît dans 1 questions d'entraînement réparties sur 1 thèmes, dont Pile matérielle et logicielle de l'IA.
Réponse : B. La PTQ quantifie directement un modèle entraîné ; la QAT simule l'effet de la quantification pendant l'entraînement et ajuste les poids pour limiter l'erreur en précision réduite
La quantification post-entraînement réduit la précision des poids (et des activations) d'un modèle entraîné après avoir examiné les plages de valeurs sur une petite quantité de données représentatives ; elle est simple, mais la précision chute d'autant plus que le nombre de bits diminue. L'entraînement tenant compte de la quantification simule l'arrondi de quantification dans la propagation avant et ajuste les poids en intégrant cette erreur ; la précision est ainsi mieux préservée même avec une faible précision comme 4 bits.
L'entraînement tenant compte de la quantification simule l'arrondi de quantification dans la propagation avant et ajuste les poids en intégrant cette erreur ; la précision est ainsi mieux préservée même avec une faible précision comme 4 bits.
Quelle différence entre la quantification post-entraînement…Quantification post-entraînement All-reduce Attention Cache KV Checkpointing de gradients Compilateur d'IA Décodage spéculatif Distillation des connaissances Élagage (pruning) FlashAttention