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モデルの軽量化と最適化：ディストリビューションと量子化 モデルの軽量化と最適化：ディストリビューションと量子化 近年、AIモデルの性能は飛躍的に向上しましたが、それと同時にモデルのサイズや計算コストも増大しています。特にモバイルデバイスや組み込みシステムなど、リソースに制約のある環境でAIモデルを活用する場合、この問題は深刻な課題となります。そこで注目されるのが、モデルの軽量化と最適化の手法です。今回は、その中でも特に重要な「ディストリビューション（Distillation）」と「量子化（Quantization）」について解説します。 ディストリビューション（Distillation）とは？ ディストリビューションは、巨大な“教師モデル”（Teacher Model）と呼ばれる高性能なモデルから、より小さな“生徒モデル”（Student Model）へと知識を伝達する技術です。教師モデルは、大量のデータを使って学習されており、非常に複雑な知識を内包しています。この教師モデルの出力を、生徒モデルが学習することで、生徒モデルは教師モデルの知識を効率的に獲得できます。 例えば、画像認識の教師モデルが、ある画像の分類結果を「これは猫である可能性が95%である」という確率を出力します。この確率情報を生徒モデルに学習させることで、生徒モデルは教師モデルと同じ精度を維持しながら、より少ないパラメータで動作するようになります。 ディストリビューションには、さらに細かくいくつかの種類があります。例えば、ソフトターゲットディストリビューション（Soft Target Distillation）では、教師モデルの出力確率分布そのものを学習対象とします。これにより、生徒モデルは教師モデルの持つ微妙な知識をより正確に学習できます。 量子化（Quantization）とは？ 量子化は、AIモデルのパラメータ（重みやバイアス）の精度を落とすことで、モデルのサイズを縮小する技術です。通常、AIモデルのパラメータは32ビット浮動小数点数で表現されますが、量子化によって8ビット整数など、より低い精度で表現することで、パラメータのサイズを大幅に削減できます。 例えば、ある重みが 1.23456789 を表していた場合、量子化によってこれを 0, 1, 2,...

モデルの軽量化と最適化：DistillationとQuantization モデルの軽量化と最適化：DistillationとQuantization 現代のAIモデルは非常に複雑で、大量の計算資源とメモリを必要とします。これは、モバイルデバイスや組み込みシステムなど、リソースが限られた環境でのAIモデルの展開を困難にしています。そこで注目されるのが、モデルの軽量化と最適化の手法です。本記事では、その中でも特に重要なDistillation（蒸留）とQuantization（量子化）について解説します。 Distillation（蒸留）とは Distillationは、巨大な“教師”モデル（Teacher Model）の知識を、より小さな“生徒”モデル（Student Model）に伝達する技術です。教師モデルは、大量のデータで学習され、高い精度を達成していますが、その知識を小さなモデルに詰め込むことは困難です。Distillationでは、教師モデルの出力確率分布を参考に、生徒モデルが学習を行います。これにより、生徒モデルは教師モデルの知識を効率的に獲得し、精度を維持しながら軽量化されます。 具体的には、教師モデルの出力確率分布を“ソフトターゲット”として利用します。通常、教師モデルの出力は最も確率の高いクラスに集中していますが、Distillationでは、他のクラスについても確率分布を考慮して学習を行います。これにより、生徒モデルは、単に正解クラスを予測するだけでなく、他のクラスに関する情報を獲得し、よりロバストな予測が可能になります。 Quantization（量子化）とは Quantizationは、モデルのパラメータ（重みやバイアス）を表現するビット数を減らす技術です。通常、モデルのパラメータは32ビット浮動小数点数で表現されますが、Quantizationでは、これを8ビット整数など、より少ないビット数で表現します。これにより、モデルのサイズを大幅に削減し、メモリ使用量と計算量を削減できます。 Quantizationには、いくつかの種類があります。 Post-Training Quantization: 事前に学習済みのモデルを量子化します。比較的簡単に実装できますが、精度低下のリスクがあります。...