Quantization Aware Training (QAT)

Wprowadzenie

Quantization Aware Training (QAT) to technika treningu modeli sztucznej inteligencji, w której model jest świadomy procesu kwantyzacji już podczas uczenia. Dzięki temu sieć neuronowa uczy się kompensować błędy wynikające z niższej precyzji obliczeń (np. 8-bit lub 4-bit).

Jak działa QAT?

Podczas treningu symulowana jest kwantyzacja wag i aktywacji. Model widzi "skwantyzowane" wartości, ale gradienty przepływają w wyższej precyzji (zwykle FP32 lub BF16). Dzięki temu model dostosowuje swoje wagi, aby minimalizować spadek jakości po kwantyzacji.

Główne zalety

• Znacznie lepsza jakość modelu po kwantyzacji w porównaniu do Post-Training Quantization (PTQ)

• Możliwość osiągnięcia bardzo niskiej precyzji (np. 4-bit) przy minimalnej utracie accuracy

• Lepsze wyniki na INT8 i INT4 niż przy standardowej kwantyzacji

• Idealna metoda do wdrożeń na urządzeniach brzegowych (edge devices) i mobile

QAT vs PTQ

• PTQ (Post-Training Quantization) – szybka, ale często powoduje większy spadek jakości

• QAT (Quantization Aware Training) – wymaga dłuższego treningu, ale daje zdecydowanie lepsze rezultaty

Zastosowanie

QAT jest szczególnie popularna przy:

• Wdrażaniu modeli na smartfony i urządzenia IoT

• Optymalizacji dużych modeli językowych (LLM)

• Produkcyjnych systemach inferencyjnych wymagających wysokiej efektywności

• Treningu modeli dla TensorRT, ONNX Runtime i OpenVINO

office@freenetmedia.pl