« Quantification » : différence entre les versions

Dernière version du 9 janvier 2024 à 19:28

Définition

Technique de compression d'un réseau neuronal qui permet de réduire sa taille en convertissant les poids et les biais du réseau de leur format original (par exemple 32 bits) à un format de moindre précision (par exemple 16 ou 8 bits).

Compléments

L'objectif de la quantification est de réduire la taille d'un modèle, ce qui permet de minimiser la consommation de mémoire et les besoins de calcul pour exécuter l'inférence. Par exemple, pour que le modèle puisse fonctionner sur un téléphone mobile.

La quantification peut réduire la performance d'un modèle. Il y a donc un compromis à faire entre la taille du modèle, son exactitude et le temps d'exécution.

Typiquement, on entraîne le modèle avec un maximum de précision et on utilise la quantification au besoin.

Français

quantification

Anglais

quantization

quantisation

Sources

Source : towardsdatascience

Source : mathworks

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 == Définition ==
-La quantification nous permet de réduire la taille de nos réseaux neuronaux en convertissant les poids et les biais du réseau de leur format original en virgule flottante (par exemple 32 bits) à un format de moindre précision (par exemple 8 bits). Le format original en virgule flottante peut varier en fonction de plusieurs facteurs tels que l'architecture du modèle et les processus de formation. L'objectif ultime de la quantification est de réduire la taille de notre modèle, ce qui permet de réduire la mémoire et les besoins de calcul pour exécuter l'inférence et former notre modèle. La quantification peut très vite devenir compliquée si vous essayez de quantifier les modèles vous-même.
+Technique de compression d'un réseau neuronal qui permet de réduire sa taille en convertissant les poids et les biais du réseau de leur format original (par exemple 32 bits) à un format de moindre précision (par exemple 16 ou 8 bits).
+==Compléments==
+L'objectif de la quantification est de réduire la taille d'un modèle, ce qui permet de minimiser la consommation de mémoire et les besoins de calcul pour exécuter l'inférence. Par exemple, pour que le modèle puisse fonctionner sur un téléphone mobile.
+<hr/>
+La quantification peut réduire la performance d'un modèle. Il y a donc un compromis à faire entre la taille du modèle, son exactitude et le temps d'exécution.
+<hr/>
+Typiquement, on entraîne le modèle avec un maximum de précision et on utilise la quantification au besoin.
 == Français ==
-''' Quantification '''
+'''quantification'''
 == Anglais ==
-''' Quantisation'''
+'''quantization'''
+'''quantisation'''
+== Sources ==
 [https://towardsdatascience.com/quantisation-and-co-reducing-inference-times-on-llms-by-80-671db9349bdb    Source : towardsdatascience]
 [https://www.mathworks.com/discovery/quantization.html    Source : mathworks]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:publication]]

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