Otimização de Modelos de Machine Learning: Quantização Pós-Treinamento e Além
Uma abordagem proeminente é a Quantização Pós-Treinamento (PTQ - Post-Training Quantization). Essa técnica consiste em converter um modelo de machine learning já treinado, que geralmente utiliza representações de ponto flutuante de alta precisão (como FP32), para uma representação de menor precisão, como inteiros de 8 bits (INT8), sem a necessidade de retreinar o modelo do zero. O principal benefício da PTQ é a redução significativa no tamanho do modelo e no custo computacional durante a inferência, uma vez que operações com inteiros são geralmente mais rápidas e eficientes em termos de energia do que operações com ponto flutuante. A PTQ é particularmente atraente do ponto de vista de custo-benefício, pois não exige grandes volumes de dados de treinamento ou um processo de treinamento extensivo, sendo aplicada a um modelo existente.
Contudo, a quantização, especialmente a pós-treinamento, pode levar a uma degradação no desempenho ou na precisão do modelo original, pois a conversão para menor precisão introduz um "erro de quantização". Métodos como Linear Quantization (LQ), Analytical Clipping for Integer Quantization (ACIQ) e Outlier Channel Splitting (OCS) têm sido avaliados para mitigar essa perda de desempenho, com OCS mostrando resultados promissores ao minimizar o erro de quantização.
Além da quantização para redução de tamanho, pesquisas recentes exploram abordagens que, curiosamente, envolvem a expansão de modelos pós-treinamento para melhorar a qualidade quando a quantização reduz o volume. Isso sugere que a otimização de modelos é um espaço de design complexo, onde diferentes estratégias podem ser combinadas para atingir os objetivos desejados de eficiência e desempenho. Outra técnica relacionada é a poda (pruning), que remove pesos considerados insignificantes do modelo para reduzir seu tamanho e acelerar a inferência. Similar à quantização, a poda pode ser feita pós-treinamento (PTP) ou de forma "consciente" durante o treinamento.
Em suma, a otimização de modelos pós-treinamento, abrangendo técnicas como quantização e poda, desempenha um papel crucial para tornar modelos de machine learning mais eficientes e acessíveis para implantação em diversos ambientes computacionais. A pesquisa contínua nesta área busca refinar esses métodos e explorar novas estratégias, como a expansão pós-treinamento, para equilibrar a necessidade de modelos menores e mais rápidos com a manutenção ou até melhoria da sua qualidade e precisão.