El campo del aprendizaje profundo sigue revolucionando diversas disciplinas, desde el procesamiento de lenguaje natural hasta la visión por computadora. Sin embargo, a medida que los modelos se hacen más grandes y complejos, las demandas de hardware para la memoria y el cálculo aumentan exponencialmente. Frente a este reto se presentan estrategias prometedoras, siendo una de las más destacadas la cuantización, que permite reducir la precisión de los números utilizados en los modelos sin una pérdida notable en el rendimiento.
La rápida evolución del aprendizaje profundo ha propiciado una «carrera armamentista» de modelos con miles de millones de parámetros. Aunque muchos de estos modelos ofrecen un rendimiento sobresaliente, la necesidad de recursos computacionales se vuelve formidable. La cuantización se perfila como una solución efectiva al disminuir la representación de números de 32 bits a enteros de menos cantidad de bits, logrando una reducción significativa del tamaño del modelo, un incremento en la velocidad de inferencia y un menor consumo de energía, todo mientras se mantiene alta precisión en la salida.
La cuantización se define como el proceso de asignar valores de entrada desde un conjunto grande y continuo hacia un conjunto más pequeño y discreto, lo que implica una notable disminución en el uso de memoria y el tiempo de cómputo. La cuantización a 8 bits, que representa cada peso o activación del modelo utilizando 8 bits, emerge como una solución viable, permitiendo acceso a 256 valores discretos. Este método no solo ofrece ahorros en memoria de hasta un 75%, sino que también mejora la velocidad de procesamiento ya que las operaciones de enteros son más rápidas en hardware optimizado para cálculos de este tipo.
La teoría detrás de la cuantización implica un mapeo lineal que controla el error de cuantización, además de la determinación adecuada de la escala y el punto cero para cada tensor o capa durante el proceso de calibración. Existen dos enfoques principales: el Entrenamiento Consciente de Cuantización (QAT), que integra la cuantización en el proceso de entrenamiento, y la Cuantización Post-Entrenamiento (PTQ), que aplica la cuantización a un modelo ya entrenado.
En un ejemplo práctico, se presentó la aplicación de cuantización de 8 bits en el modelo IBM Granite, conocido por su diseño orientado a tareas de seguimiento de instrucciones y compuesto por 2 mil millones de parámetros. Implementar la cuantización en este modelo no solo reduce sustancialmente su huella de memoria, sino que también optimiza su rendimiento.
A pesar de las ventajas que ofrece la cuantización a 8 bits, también enfrenta desafíos. Algunos modelos pueden experimentar una pérdida de precisión debido al ruido de cuantización, y se requiere de un calibrado adecuado que puede resultar complicado. Además, la compatibilidad con el hardware de la plataforma de implantación debe ser verificada para evitar un desempeño deficiente.
En conclusión, la cuantización y la cuantización a 8 bits son técnicas poderosas para reducir el uso de memoria y acelerar la inferencia en modelos grandes. Al transformar valores de 32 bits en enteros de 8 bits, es posible obtener ahorros significativos en recursos y velocidades de procesamiento, manteniendo una precisa calidad en los resultados. En un contexto donde el tamaño de los modelos crece constantemente, dominar técnicas como la cuantización a 8 bits será crucial para desplegar sistemas eficientes, desde centros de datos hasta dispositivos en el borde.
