Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, dedicada a la innovación en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Nuestro equipo trabaja continuamente en la implementación y optimización de modelos avanzados, facilitando la adopción de tecnologías emergentes para diversas industrias.
Las estrategias de cuantización para modelos de lenguaje han sido ampliamente estudiadas con el fin de reducir la precisión de los pesos y activaciones sin comprometer la precisión del modelo. Estas estrategias se dividen principalmente en cuantización post-entrenamiento y cuantización consciente del entrenamiento. En el primer caso, se aplican métodos como OBD, OBS y GPTQ para cuantizar modelos preentrenados sin ajuste adicional. Por otro lado, la cuantización consciente del entrenamiento, mediante enfoques como LLM-QAT, incorpora la optimización durante el proceso de formación del modelo. También se han explorado técnicas de cuantización de precisión mixta y enfoques adaptativos para un mejor equilibrio entre rendimiento y eficiencia.
Uno de los desafíos en la cuantización de modelos de lenguaje es el tratamiento de valores atípicos en los parámetros. Investigaciones previas han analizado estos valores desde diferentes perspectivas, incluyendo magnitudes y activaciones. Por ejemplo, se ha asumido que los parámetros siguen una distribución gaussiana y se han diseñado estrategias para conservar ciertos valores en precisión de 16 bits. También se han propuesto transformaciones equivalentes para mitigar el impacto de estos valores atípicos en las activaciones de los modelos.
En Q2BSTUDIO, entendemos la importancia de la optimización en modelos de inteligencia artificial y nos especializamos en la implementación de soluciones tecnológicas que permitan aprovechar estas estrategias de cuantización. Nuestro equipo investiga continuamente nuevas maneras de mejorar la eficiencia de los modelos manteniendo altos niveles de precisión, ofreciendo a nuestros clientes herramientas avanzadas para potenciar sus sistemas de inteligencia artificial y procesamiento de datos.
Este artículo resalta la heterogeneidad en el impacto de los parámetros en diferentes modelos y propone un enfoque unificado para la optimización de parámetros atípicos y normales, abordando los desafíos que presentan estos modelos en términos de balance y rendimiento. En Q2BSTUDIO nos enfocamos en llevar estas innovaciones al ámbito empresarial, desarrollando soluciones a medida que permiten integrar estas mejoras en entornos reales.
Para mayor información, el documento completo puede consultarse en el siguiente enlace: Disponible en arXiv, bajo la licencia CC BY 4.0 DEED.