介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
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谷歌悄然推出了一项新工具，正在网络世界中掀起波澜，旨在提升你的语言水平。谷歌搜索现在提供了一款基于人工智能的语法检查器，进入了由Grammarly等主导的领域。这个工具可以实时检测和修正语法错误，确保你的句子尽可能地流畅。以下是关于这一隐藏功能以及如何使用的幕后秘密。 另请阅读：谷歌宣布在Gmail中推出“帮我写”功能-如何使用？ 语法大师：谷歌的基于人工智能的语法检查器 想象一下，你的指尖有一个数字校对员，扫描你的句子，找出语法错误。这正是谷歌的新语法检查器带来的。这个工具分析你的短语和句子的结构，提供便捷的建议，以消除任何瑕疵。 激活魔法：揭开语法检查器的面纱 激活这个时尚的语法检查功能非常简单。你只需要在搜索查询中输入简单的短语，比如“语法检查”，“检查语法”或“语法检查器”。但这还不是全部-即使你不使用这些特定的短语，谷歌搜索也可能根据你的查询自动提供语法帮助。 另请阅读：短信变得神奇了：谷歌推出Magic Compose 良好语法的绿灯：工作原理 当基于人工智能的语法检查器检测到错误时-无论是拼写错误还是句子结构问题-它不仅会修复问题，还会在屏幕上用绿色的勾号标出所做的更改。如果你对结果满意，一个令人满意的绿色勾号将给你认可的提示。 AI在幕后：技术背后的魔力 这个语法检查的魔法基础是人工智能。但是，让我们面对现实，人工智能并不完美。虽然在许多方面它是语法的天才，但是在评估短语或片段而不是整个句子时，它可能会遇到更大的困难。但嘿，这是一个学习过程，你可以参与其中，使它变得更好。 另请阅读：AI内容创作正在革新内容营销的未来！ 反馈循环：改进语法检查器 如果你遇到一个提议让你感到困惑或者发现一个机会来改进AI的纠正，你可以参与其中。提供反馈有助于系统改进其方法，并提供更精确的建议。 限制和英语边界 目前，这个语法检查器的语言能力仅限于英语。但请记住，它也有道德底线。它不会帮助违反谷歌搜索政策的内容-比如危险、暴力、露骨或亵渎的内容。所以，虽然它关注的是完美的语法，但不会帮助跨越界限的句子。 谷歌的精炼工具套件 这不是谷歌首次进入语法增强工具的世界。你可能已经在Gmail和Google Drive中看到了它的语法检查能力。现在，通过将这个工具添加到搜索中，你无需在应用程序之间切换就可以完善你的散文。 平衡：精确性和用户意图 对谷歌的人工智能来说，一个巧妙的挑战是解读用户意图。通常，我们在搜索栏中输入关键词，而不是构建语法完整的句子（例如“煮褐米需要多长时间”）。人工智能必须在这个查询混乱中穿行，确保捕捉到用户的意图，评估他们的语法，同时又不损害他们寻找的主要信息。 另请阅读：ChatGPT窃取了文案和技能工作：如何在AI未来中保持就业 我们的观点 有了谷歌新的基于人工智能的语法检查器，提升语言技能的旅程变得更加顺畅。随着这一隐藏功能的出现，用户可以利用其能力提升他们的交流水平。所以，下次当你在谷歌搜索中输入时，不仅要寻找答案，还要让这个基于人工智能的工具帮助你带来精确和优雅的问题。
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