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El impacto de los parámetros en el rendimiento de los LLM

El impacto de los parámetros en el rendimiento de los LLM

Publicado el 07/03/2025

Q2BSTUDIO, una empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, se posiciona a la vanguardia en la optimización y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. En este análisis, exploramos el impacto de la cuantización en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y cómo la selección precisa de parámetros puede mejorar su desempeño.

Los modelos de inteligencia artificial dependen de una gran cantidad de parámetros para funcionar de manera eficiente. Sin embargo, no todos los parámetros tienen la misma influencia en el rendimiento del modelo. Un pequeño subconjunto, denominado parámetros cherry, tiene un efecto desproporcionado en la calidad del modelo. La cuantización indiscriminada de estos parámetros puede afectar significativamente la precisión del modelo.

Para abordar este problema, se propone un enfoque de entrenamiento de precisión mixta unificada. Este método protege los parámetros cherry manteniéndolos en alta precisión durante el proceso de cuantización, garantizando que su información crítica no se degrade. En lugar de aplicar métodos tradicionales de cuantización post-entrenamiento (PTQ), que restringen la capacidad de los modelos para alcanzar valores óptimos, se adopta el entrenamiento consciente de la cuantización (QAT). Este enfoque permite la optimización simultánea tanto de los parámetros cherry como de los parámetros normales.

Durante la retropropagación, los parámetros cherry de alta precisión se actualizan utilizando el descenso de gradiente estándar, mientras que los parámetros normales de baja precisión emplean el método Straight-Through Estimator (STE) para adaptarse. Esta estrategia permite una optimización de extremo a extremo, mejorando la calidad y eficiencia de los modelos cuantizados.

En Q2BSTUDIO, nos especializamos en implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial y optimización de modelos para diversas industrias. Nuestra experiencia en tecnologías de aprendizaje profundo nos permite desarrollar soluciones innovadoras que maximizan el rendimiento y la eficiencia computacional de los modelos de IA. Nos enfocamos en ofrecer herramientas y servicios tecnológicos enfocados en potenciar el desarrollo de modelos de IA de alta calidad, asegurando su escalabilidad y aplicación efectiva en distintos sectores.

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