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En el ámbito de la inteligencia artificial, la cuantificación posterior al entrenamiento (PTQ, por sus siglas en inglés) es una técnica esencial para mejorar la eficiencia de la inferencia en modelos de lenguaje a gran escala. Sin embargo, la efectividad de esta técnica depende en gran medida de la calibración y del procedimiento de redondeo utilizados para obtener representaciones de pesos de baja precisión.
En un reciente estudio, se ha demostrado que la interpolación entre la calibración simétrica y asimétrica actúa como una forma de regularización que preserva la estructura cuadrática estándar utilizada en la PTQ, a la vez que proporciona robustez ante desajustes de activación. Esta perspectiva ha dado lugar a un procedimiento de redondeo sucesivo que incorpora de manera natural la calibración asimétrica, junto con una extensión de búsqueda acotada que permite establecer un equilibrio explícito entre la calidad de la cuantificación y el costo computacional asociado.
Las investigaciones realizadas abarcan diferentes familias de modelos de lenguaje, anchos de bits para la cuantificación y benchmarks, y han demostrado que la búsqueda acotada propuesta, basada en un objetivo de calibración asimétrica regularizada, mejora de manera consistente la perplejidad y la precisión en comparación con las líneas de base de la PTQ. Además, este enfoque solo conlleva un costo computacional adicional modesto y controlable.
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