Paaiškinkite kvantavimo techniką ir jos vaidmenį mažinant TPU V1 tikslumą.
Kvantifikavimas yra mašininio mokymosi srityje naudojama technika, siekiant sumažinti skaitinių reikšmių tikslumą, ypač tenzorių apdorojimo vienetų (TPU) kontekste. TPU yra specializuota aparatinė įranga, kurią sukūrė „Google“, kad paspartintų mašininio mokymosi darbo krūvius. Jie skirti efektyviai ir dideliu greičiu atlikti matricos operacijas, todėl idealiai tinka gilaus mokymosi užduotims.
Norint suprasti kvantavimo vaidmenį mažinant TPU V1 tikslumą, pirmiausia svarbu suprasti skaitinių skaičiavimų tikslumo sąvoką. Tikslumas reiškia skaitinių reikšmių pateikimo detalumo arba detalumo lygį. Mašininio mokymosi metu tikslumas paprastai matuojamas bitų, naudojamų kiekvienai reikšmei, skaičiumi.
Kvantifikavimas apima skaitinių reikšmių tikslumo sumažinimą pateikiant jas mažiau bitų. Dėl šio tikslumo sumažėjimo prarandama dalis informacijos, tačiau tai gali žymiai sumažinti mašininio mokymosi modelių skaičiavimo reikalavimus ir atminties pėdsaką. Naudodami mažiau bitų reikšmėms pavaizduoti, galime efektyviau atlikti skaičiavimus ir išsaugoti modelio parametrus kompaktiškesniu pavidalu.
TPU V1, kaip ir kiti TPU, yra optimizuotas skaičiavimams atlikti naudojant mažo tikslumo aritmetiką. Jis palaiko 8 bitų sveikųjų skaičių ir 16 bitų slankiojo kablelio operacijas, kurios dažniausiai naudojamos mašininio mokymosi modeliuose. Kvantifikuodamas modelio parametrus ir aktyvinimus iki mažesnio tikslumo, TPU V1 gali atlikti skaičiavimus greičiau ir efektyviau.
Kvantifikavimas gali būti taikomas ir neuroninio tinklo svoriams (parametrams), ir aktyvinimams. Svoriai atspindi išmokstamus modelio parametrus, o aktyvinimai yra tarpiniai kiekvieno sluoksnio išėjimai. Nustatydami svorius, paprastai naudojame metodą, vadinamą svorio kvantavimu. Tai apima originalių didelio tikslumo svorių susiejimą su ribotu atskirų verčių rinkiniu. Pavyzdžiui, mes galime susieti svorius su artimiausiomis 8 bitų sveikųjų skaičių reikšmėmis.
Panašiai aktyvinimo kvantavimas apima tarpinių išėjimų susiejimą su ribotu diskrečiųjų reikšmių rinkiniu. Tai daroma siekiant sumažinti aktyvavimo tikslumą, nedarant reikšmingos įtakos bendram modelio tikslumui. Kiekybiškai įvertindami svorius ir aktyvacijas, galime pasiekti pusiausvyrą tarp skaičiavimo efektyvumo ir modelio tikslumo.
Kvantifikavimas taip pat atlieka svarbų vaidmenį mažinant mašininio mokymosi modelių atminties pėdsaką. Mažesnio tikslumo reikšmėms reikia mažiau atminties, todėl galime tilpti didesnius modelius į ribotus TPU atminties išteklius. Tai ypač svarbu dirbant su didelio masto giluminio mokymosi modeliais, turinčiais milijonus ar net milijardus parametrų.
Apibendrinant galima pasakyti, kad kvantavimas yra metodas, naudojamas mašininio mokymosi modelių skaitmeninių verčių tikslumui sumažinti. Kalbant apie TPU, kvantavimas padeda pagerinti skaičiavimo efektyvumą, sumažinti atminties poreikį ir įgalinti didesnių modelių diegimą. Kvantuojant svorius ir aktyvavimus iki mažesnio tikslumo, pvz., 8 bitų sveikųjų skaičių arba 16 bitų slankiojo kablelio skaičių, TPU V1 gali atlikti skaičiavimus greičiau ir efektyviau.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Koks yra paprasčiausias būdas visiškai pradedančiajam, neturinčiam programavimo patirties, žingsnis po žingsnio apmokyti ir įdiegti pagrindinį didaktinio dirbtinio intelekto modelį „Google“ dirbtinio intelekto platformoje, naudojant nemokamą bandomąją versiją/GUI konsolę?
- Kaip praktiškai apmokyti ir diegti paprastą dirbtinio intelekto modelį „Google Cloud AI Platform“ platformoje naudojant GCP konsolės grafinę sąsają žingsnis po žingsnio vadove?
- Kokia yra paprasčiausia, nuosekli paskirstyto dirbtinio intelekto modelio mokymo „Google Cloud“ sistemoje procedūra?
- Koks yra pirmasis modelis, su kuriuo galima dirbti, pateikiant keletą praktinių pasiūlymų pradžiai?
- Ar algoritmai ir prognozės yra pagrįsti žmogaus pateikta informacija?
- Kokie yra pagrindiniai natūralios kalbos apdorojimo modelio kūrimo reikalavimai ir paprasčiausi metodai? Kaip sukurti tokį modelį naudojant turimus įrankius?
- Ar norint naudotis šiais įrankiais, reikia mėnesinės ar metinės prenumeratos, ar yra tam tikras nemokamo naudojimo kiekis?
- Kas yra epocha mokymo modelio parametrų kontekste?
- Kaip jau apmokytas mašininio mokymosi modelis atsižvelgia į naują duomenų apimtį?
- Kaip apriboti šališkumą ir diskriminaciją mašininio mokymosi modeliuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning