Каковы преимущества использования 8-битной квантизации в системах обработки естественного языка?

Некоторые преимущества использования 8-битной квантизации в системах обработки естественного языка:

• Уменьшение размера модели. 1 Преобразование модели из 32-битных плавающих чисел в 8-битные целые может уменьшить размер модели в четыре раза. 1 Это полезно для развёртывания моделей на устройствах с ограниченным объёмом памяти, например на мобильных телефонах. 1
• Более высокая скорость вычислений. 1 Вычисления с низкой точностью значительно быстрее, особенно на аппаратном обеспечении, оптимизированном для целочисленной арифметики. 1 Это приводит к уменьшению задержек в выводах и улучшению производительности в реальном времени. 1
• Более низкая стоимость вычислений. 1 Выполнение вычислений с меньшей точностью требует меньше вычислительной мощности и энергии. 1 Это важно для устройств с питанием от батарей и снижает общие вычислительные ресурсы, необходимые для приложений ИИ. 1
• Повышенная энергоэффективность. 1 Меньшие вычислительные требования приводят к меньшему потреблению энергии, что делает квантованные модели более энергоэффективными. 1 Это особенно важно для мобильных и встраиваемых систем. 1

При этом квантизация может привести к потере точности. 3 Например, квантизация в 8 бит (int8) приводит к тому, что размер весов модели уменьшается примерно на 75% по сравнению с оригинальной моделью, а теоретическая потеря точности при этом составляет примерно 1–2%. 3