Por qué los cuantizadores uniformes rompen las ViT
Los transformadores de visión o ViT han revolucionado la visión por computador, pero presentan una sensibilidad particular a la cuantización. Métodos uniformes y por capa que aplican intervalos fijos de cuantización asumen que las activaciones y las atenciones softmax son homogéneas, cuando en la práctica varían mucho entre canales y tokens. Esa heterogeneidad provoca pérdida de información, deriva en las predicciones y reduce la precisión final, especialmente en modelos grandes y modernos.
IGQ-ViT propone una alternativa adaptativa: en lugar de imponer un mismo intervalo para toda la capa, aplica cuantización por grupos que se adapta a la distribución de cada conjunto de canales o tokens. Esta cuantización grupal permite representar con mayor fidelidad las dinámicas locales de activaciones y atenciones, reduciendo el error de cuantización donde más importa.
Además, IGQ-ViT incorpora una asignación de tamaño de grupo específica por capa que optimiza el balance entre coste computacional y precisión. Al priorizar la granularidad de cuantización en las capas más sensibles, se minimiza la deriva de predicción bajo restricciones de cómputo, logrando una solución escalable y compatible con aceleradores de hardware.
El resultado es una tubería de cuantización más precisa, escalable y friendly para hardware moderno: se mantiene la exactitud del modelo mientras se reduce la memoria y el costo de inferencia, lo que facilita desplegar ViT en entornos productivos con recursos limitados.
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