Reduzca el tamaño de su modelo de IA manteniendo el rendimiento

Introducción

La creciente demanda de inteligencia artificial (IA) exige modelos más pequeños y eficientes para los recursos limitados de los dispositivos. Estos modelos deben lograr resultados comparables en las pruebas a pesar de su menor tamaño para garantizar la precisión y la fiabilidad. En este artículo estudiamos cuatro técnicas de optimización del aprendizaje automático que permiten crear modelos de IA compactos sin comprometer el rendimiento: Destilación de modelos, poda de modelos, cuantificación de modelos y destilación de conjuntos de datos.


Modelo de destilación

Definición: ¿Qué es la destilación del conocimiento?

La destilación de conocimientos es el proceso de transferencia de conocimientos de un modelo grande a otro más pequeño. En el aprendizaje automático, los modelos grandes tienen una mayor capacidad de conocimiento que los modelos pequeños, pero esta capacidad puede no aprovecharse plenamente. La destilación de conocimientos es el proceso de transferir conocimientos de un modelo grande a otro más pequeño sin perder validez.

Proceso

El proceso de destilación de modelos consiste en entrenar un modelo de alumno más pequeño para que imite el comportamiento de un modelo de profesor más grande. Al utilizar los conocimientos que posee el modelo del profesor, el modelo del alumno puede lograr un rendimiento similar aunque sea significativamente más pequeño. Para ello, se suele entrenar el modelo del alumno con una combinación de los datos de entrenamiento originales y las etiquetas blandas generadas por el modelo del profesor. Al transferir los conocimientos del modelo del profesor al modelo del alumno, creamos un modelo compacto que contiene la información esencial necesaria para realizar predicciones precisas.

Destilación de conocimientos
El marco profesor-alumno para la destilación de conocimientos [1].

Modelo de poda

Definición: ¿Qué es la poda modelo?

La poda de modelos es una técnica en la que se eliminan conexiones, parámetros o capas enteras innecesarias de una red neuronal preentrenada. La poda puede basarse en varios criterios, como el tamaño de los pesos, el análisis de sensibilidad o la dispersión estructurada. Al eliminar componentes redundantes o menos importantes, podemos reducir significativamente el tamaño del modelo manteniendo su rendimiento. Además, la poda también puede mejorar la velocidad de inferencia y reducir los requisitos de memoria. Esta técnica es un enfoque atractivo para desplegar modelos de IA en dispositivos con recursos limitados.


Cuantificación de modelos

Definición: ¿Qué es la cuantificación de modelos?

La cuantificación de modelos reduce la precisión de los valores numéricos en una red neuronal. Normalmente, los modelos de aprendizaje profundo utilizan números de coma flotante de 32 bits (FP32) para representar pesos y activaciones. Sin embargo, al cuantificar el modelo a representaciones con anchos de bits más pequeños, podemos reducir significativamente el tamaño del modelo y los requisitos de memoria. por ejemplo, enteros de 8 bits (INT8)

Explicación

Reducir el número de bits significa que el modelo resultante requiere menos memoria, consume menos energía (en teoría) y las operaciones como la multiplicación de matrices con aritmética entera pueden realizarse mucho más rápido. También permite que los modelos funcionen en dispositivos integrados que a veces sólo admiten tipos de datos enteros.

Aunque la cuantificación puede introducir algunos errores de cuantificación, las técnicas modernas, como la formación sensible a la cuantificación, pueden minimizar la pérdida de precisión. Con una calibración y optimización adecuadas, los modelos cuantificados pueden alcanzar un rendimiento similar al de sus homólogos de precisión total utilizando menos recursos computacionales. Consulta este artículo de NVIDIA [2] para obtener más información sobre el entrenamiento sensible a la cuantificación.

Con la cuantificación de 8 bits, cada valor de peso y activación del modelo se limita a un entero de 8 bits que puede representar valores de 0 a 255. Esto significa que, en lugar de una amplia gama de valores en coma flotante, restringimos el rango a un conjunto discreto de enteros. Esto significa que, en lugar de una amplia gama de valores en coma flotante, restringimos la gama a un conjunto discreto de valores enteros. Esta reducción de la precisión permite un almacenamiento y un cálculo eficientes, ya que los enteros de 8 bits requieren menos bits que los números de coma flotante de 32 bits.

Cabe señalar que la cuantificación de 8 bits es sólo un ejemplo de cuantificación. Existen otras técnicas de cuantificación, como la cuantificación de 4 bits, en la que la precisión se reduce a números enteros de 4 bits. La idea básica sigue siendo la misma: representar los pesos y las activaciones con menos bits para reducir el tamaño del modelo y los requisitos de memoria.


Destilación de conjuntos de datos

Definición: ¿Qué es la destilación de registros?

La destilación de conjuntos de datos es una técnica en la que se entrena un modelo más pequeño utilizando un subconjunto cuidadosamente seleccionado de los datos de entrenamiento originales. El objetivo es crear un conjunto de datos destilados que capturen los patrones y características esenciales del conjunto de datos completo reduciendo significativamente su tamaño. Este conjunto de datos destilados sirve como sustituto del conjunto de datos original y permite entrenar modelos que alcanzan un rendimiento comparable con menores requisitos de memoria.

Destilación de conjuntos de datos
Visión general del proceso de destilación de discos [3]

Proceso

El proceso de destilación récord suele incluir los siguientes pasos:

  1. Selección del conjunto de datos: El primer paso consiste en seleccionar un subconjunto representativo de los datos de entrenamiento originales. Este subconjunto debe cubrir la distribución de datos y capturar los patrones y características más importantes de todo el conjunto de datos. Para garantizar que el conjunto de datos destilado sea diverso y representativo, pueden utilizarse distintas técnicas, como la agrupación o el muestreo estratificado.
  2. Formación de modelos: Una vez creado el conjunto de datos destilados, se entrena un modelo más pequeño con este subconjunto. El proceso de entrenamiento consiste en optimizar los parámetros del modelo para que se ajuste al conjunto de datos destilados, de forma similar al entrenamiento tradicional con el conjunto de datos completo. Sin embargo, como el conjunto de datos destilado es más pequeño, el proceso de entrenamiento suele ser más rápido y requiere menos recursos informáticos.
  3. Evaluación del rendimiento: Una vez entrenado el modelo más pequeño en el conjunto de datos destilados, se evalúa su rendimiento para valorar su eficacia. Esta evaluación puede incluir la medición de parámetros como la exactitud, la precisión, la recuperación o la puntuación F1, en función de la tarea y la aplicación. Al comparar el rendimiento del modelo destilado con el del modelo completo, podemos determinar hasta qué punto la destilación del conjunto de datos ha tenido éxito.

Desventajas

  1. Pérdida de información: Dado que la destilación de conjuntos de datos selecciona un subconjunto de los datos de entrenamiento originales, existe la posibilidad de pérdida de información. El conjunto de datos destilado puede no captar todos los matices y casos raros que están presentes en el conjunto de datos completo, lo que puede dar lugar a un menor rendimiento del modelo en determinados escenarios.
  2. Generalización a datos no vistos: El modelo más pequeño entrenado en el conjunto de datos destilados puede no generalizar tan bien a los datos no vistos como un modelo entrenado en el conjunto de datos completo. Es fundamental evaluar cuidadosamente el rendimiento del modelo destilado tanto en el conjunto de datos de entrenamiento como en el de evaluación para garantizar que mantiene un rendimiento satisfactorio en diferentes distribuciones de datos.
  3. Sesgo del conjunto de datos: Existe la posibilidad de sesgo en la selección del conjunto de datos destilados. Si el conjunto de datos destilados no es representativo del conjunto de datos completo, el modelo entrenado puede mostrar un comportamiento sesgado que afecte a su imparcialidad y precisión. Es necesario considerar y evaluar cuidadosamente el conjunto de datos destilados para mitigar tales sesgos.

Cerrar

La eficiencia y la compacidad son aspectos esenciales cuando se utilizan modelos de IA en entornos con recursos limitados. Mediante técnicas como la destilación de modelos, la poda de modelos, la cuantificación de modelos y la destilación de conjuntos de datos, podemos reducir eficazmente el tamaño de los modelos de IA sin sacrificar el rendimiento. Estas técnicas ofrecen soluciones prácticas para optimizar el tamaño de los modelos y permitir su despliegue en terminales, plataformas móviles y otros entornos con recursos limitados. En el desarrollo de la IA, el equilibrio entre el tamaño y el rendimiento de los modelos resulta fundamental para su adopción generalizada en diversos ámbitos.

Más

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Literatura

[1 ] J. Gou, B. Yu, S. J. Maybank y D. Tao, "Knowledge Distillation: A Survey", International Journal of Computer Vision, aceptado para su publicación, 2021. [arXiv:2006.05525 [cs.LG]].

[2 ] N. Zmora, H. Wu y J. Rodge, "Achieving FP32 Accuracy for INT8 Inference Using Quantization Aware Training with NVIDIA TensorRT", 20 de julio de 2021.

[3] R. Yu, S. Liu y X. Wang, "Dataset Distillation: A Comprehensive Review", arXiv preprint arXiv:2301.07014, 2023.

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