O que significa "Quantização de Gradiente"?

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Quantização de gradiente é um jeito que a galera usa em machine learning pra deixar o treinamento de modelos mais rápido e eficiente. Quando os PCs treinam modelos, eles fazem um montão de cálculos pra melhorar como o modelo aprende com os dados. Esses cálculos envolvem números que podem ocupar muito espaço e levar um tempão pra processar.

A quantização de gradiente simplifica esses números reduzindo a precisão deles, ou seja, usa menos bits pra representar os valores. Isso ajuda a economizar memória e acelerar a comunicação entre as diferentes partes do processo de treinamento. Faz com que os modelos rodem mais de boa, especialmente quando lidam com estruturas grandes e complexas, como os Transformers.

Usar quantização de gradiente pode deixar o treinamento de modelos grandes muito mais rápido sem perder muita precisão. Ajustando como a info é compartilhada durante o treinamento, esse método ajuda a manter o desempenho enquanto usa os recursos de forma mais eficiente.