Las técnicas de cuantificación de los Modelos de Lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) son herramientas y estrategias que permiten reducir el tamaño y la complejidad computacional de estos modelos sin sacrificar significativamente su rendimiento. Estas técnicas son cruciales debido a la gran cantidad de recursos que estos modelos requieren para su entrenamiento y despliegue.
Entre las técnicas más destacadas se encuentran:
1. Cuantificación de precisión fija: Esta técnica implica reducir la precisión de los cálculos realizados por el modelo. En lugar de utilizar números de 32 bits para representar pesos y activaciones, se emplean números de 16 bits o incluso de 8 bits. Esta reducción puede tener un impacto significativo en el uso de memoria y en la velocidad de inferencia. Un ejemplo de esta técnica es el uso de la Cuantificación de Enteros (Integer Quantization), donde los números en coma flotante se representan como enteros de menor precisión. Un estudio clave sobre esta técnica es “Quantizing deep convolutional networks for efficient inference: A whitepaper” de Jacob et al., publicado por Google AI en 2018.
2. Cuantificación de baja precisión (Low-Precision Quantization): Aquí, la idea es ir más allá de la reducción a 8 bits y utilizar aún menos bits para la representación de los pesos y activaciones. Métodos como la cuantificación binaria y ternaria reducen aún más los requisitos de almacenamiento y cómputo. Sin embargo, estas técnicas a menudo requieren ajustes cuidadosos para mantener la precisión del modelo. El trabajo “Binarized Neural Networks” de Courbariaux, Hubara, Soudry, El-Yaniv y Bengio, publicado en 2016, es un recurso fundamental en este campo.
3. Cuantificación post-entrenamiento (Post-Training Quantization): Esta técnica se aplica después de que el modelo ha sido completamente entrenado. En lugar de entrenar el modelo directamente con menor precisión, el modelo se entrena primero a 32 bits, y luego se cuantifican los pesos a una menor precisión. Esta técnica es menos compleja que otras, ya que no implica cambios en el proceso de entrenamiento inicial. Un ejemplo práctico es el uso en TensorFlow Lite, como se documenta en la guía de quantization-aware training de TensorFlow.
4. Cuantificación con reconocimiento del entrenamiento (Quantization-Aware Training, QAT): A diferencia de la cuantificación post-entrenamiento, la QAT ajusta el proceso de entrenamiento para que el modelo tenga en cuenta la cuantificación desde el principio. Esto generalmente conduce a una disminución menor de la precisión del modelo, ya que las actualizaciones de los pesos durante el entrenamiento consideran los efectos de la cuantificación. “Quantizing deep neural networks for efficient inference: A whitepaper” de Jacob et al., menciona esta técnica detalladamente y es un excelente recurso para entender sus beneficios y aplicaciones.
Un ejemplo concreto de la aplicación de estas técnicas es el modelo BERT cuantificado, donde se ha demostrado que la cuantificación a 8 bits puede reducir significativamente el costo computacional con una pérdida mínima en la precisión del modelo. En el estudio “Q8BERT: Quantized 8Bit BERT,” publicado por Zafrir et al., se aborda cómo la cuantificación se aplica de forma efectiva a modelos de lenguaje a gran escala.
En resumen, las técnicas de cuantificación de los LLM son esenciales para hacer que estos modelos sean más accesibles y eficientes en términos de costo y recursos. Las técnicas mencionadas aquí, respaldadas por estudios reconocidos y prácticas documentadas, son componentes clave en la implementación práctica y escalable de los modelos de lenguaje a gran escala.
