Юридические новости Институциональное принятие

Квантование и ошибки квантования: как уменьшается качество данных и зачем это нужно

Юридические новости Институциональное принятие
Oh Snap an Interactive Article on Quantization Error

Квантование — важный процесс преобразования данных с высокой точностью в формат с низким разрешением, применяемый в аудио, графике и машинном обучении. Рассмотрим, что такое ошибки квантования, как они влияют на качество, и почему современные нейросети используют квантование для уменьшения потребления ресурсов при сохранении производительности.

Квантование – это процесс преобразования значений из формата с высокой точностью в формат с более низкой точностью. На практике это означает, что данные, хранящиеся в 32-битных числах с плавающей точкой, переводятся в, например, 4-битные целочисленные значения. Такой подход широко применяется в различных областях – от сжатия звука и изображений до оптимизации нейросетей с целью уменьшения их размера и энергозатрат. Однако, как и любой процесс сжатия, квантование сопровождается потерями информации, которые проявляются в виде ошибок квантования. Что это такое и как ошибки влияют на конечный результат, разберемся более подробно.

Основная причина ошибок квантования кроется в том, что исходные данные содержат больше уровней или градаций, чем выбранный формат хранения. Представьте аудиофайл, который записан с глубиной 16 бит, где каждый отсчет может принимать 65536 возможных значений. При квантовании его до 8 бит количество уровней снижается до 256, и часть информации о нюансах звука неизбежно теряется. В результате появляются так называемые шумы квантования, которые на слух могут восприниматься как приглушенное или искажённое звучание. Аналогичные эффекты наблюдаются и в изображениях при уменьшении цветовой палитры.

Например, старые игры на 8-битных приставках использовали палитру из 256 цветов, что по сравнению с современными изображениями с миллионами оттенков выглядело непривлекательно – окраски стали менее плавными, появились цветовые полосы и резкие переходы, связанные именно с ограничением палитры.При этом стоит понимать, что квантование – не всегда негативный процесс. Благодаря снижению битности можно значительно уменьшить объем хранимых данных и ускорить вычисления. Особенно это важно в эпоху больших языковых моделей (LLM) и нейросетей, где вес модели может занимать сотни гигабайт и требовать серьёзных мощностей для работы. Для примера, известная открытая 27-миллиардная модель Gemma3 с квантованием весов до 4 бит (метод Q4 с осознанием квантования, Quantization Aware Training) успешно показывает результаты, сопоставимые или лучше, чем GPT-3.

5, при объеме менее 20 ГБ, что позволяет запускать модель на обычном оборудовании без серверов с терафлопсами вычислений.Квантование в нейросетях применяется в основном к весам, которые представляют собой параметры, отвечающие за работу моделей. В оригинальном состоянии веса представлены в виде чисел с плавающей точкой высокой точности, что отражает тонкие особенности обучения. Квантование разбивает эти значения на блоки и переводит их в целочисленные значения более низкой разрядности, применяя разные методы масштабирования и смещения для минимизации потерь.В llama.

cpp – популярной открытой библиотеке для локального запуска LLM – применяются три основных метода квантования. Вариант Type 0 (симметрический) делит веса на блоки, в каждом из которых вычисляется масштаб, чтобы представить значения на более низком уровне. Вариант Type 1 (асимметрический) дополнительно учитывает минимальное значение в блоке, чтобы скорректировать смещение и более точно восстановить данные. Более сложный метод K-quants группирует блоки в суперблоки и применяет к ним отдельные шкалы квантования, что позволяет добиться компромисса между точностью и размером модели. Этим методам посвящено сравнительно мало научных публикаций, однако практическая реализация показывает их эффективность.

Важно отметить, что ошибки, возникающие при квантовании, нельзя полностью исключить, но их влияние можно минимизировать. Простой подсчет разницы между исходными и квантованными весами мало что показывает для понимания качества модели. Гораздо информативнее смотреть на изменение выходных эффектов модели – например, через метрику перплексии, которая отражает степень уверенности модели в предсказанных результатах в сравнении с эталонным набором данных, таким как текст из Википедии. Анализируя разницу между логарифмами вероятностей предсказания правильного токена у исходной и квантованной модели, исследователи могут определить, как сильно квантование повлияло на качество работы.Опыт показывает, что при правильном подходе к квантованию модели в большинстве случаев сохраняют очень высокую точность, а возникающие ошибки проявляются как небольшой добавочный шум или искажения в выходных данных, схожие с эффектом снижения битовой глубины звука или цвета.

Другими словами, для конечного пользователя разница часто оказывается незаметной или несущественной, тогда как выгода от значительного уменьшения размера модели и ускорения работы очевидна.Следует подчеркнуть, что квантование – лишь один из элементов оптимизации моделей. В сочетании с техникой обучения с учетом квантования (QAT) оно позволяет моделям адаптироваться к условиям сжатия, снижая ошибку квантования непосредственно на этапе обучения. Благодаря этому современные LLM с небольшим объемом способны конкурировать с большими аналогами, значительно расширяя возможности широкого круга пользователей.Демонстрация квантования сопровождается интерактивными наглядными примерами, в которых можно увидеть и услышать, как меняется аудиосигнал при уменьшении битовой глубины, а также как ухудшается качество изображения при снижении числа цветов.

Это помогает глубже понять природу ошибки квантования и ее влияние в разных контекстах.Квантование продолжит играть ключевую роль в развитии технологий, делая сложные вычислительные задачи доступными на более скромном оборудовании. В то время как наука о квантовании постоянно развивается, применяются новые методы и улучшенные алгоритмы, исследователи и разработчики продолжают искать баланс между эффективностью, скоростью и качеством. В конечном итоге, именно осмысленное применение квантования позволяет достигать нового уровня производительности и экономии, особенно в сфере ИИ и обработки цифрового контента.Если у вас есть интерес к теме квантования, ошибки и оптимизации моделей, вы можете обратить внимание на реализацию в проектах типа llama.

cpp, а также на исследования в области QAT и K-quants. Это поможет лучше понять не только технические детали, но и практическое значение квантования, которое уже сегодня меняет подходы к созданию и использованию современных приложений.

Автоматическая торговля на криптовалютных биржах Покупайте и продавайте криптовалюты по лучшим курсам Privatejetfinder.com (RU)

Далее
Understanding Different Types of Correlations
Четверг, 16 Октябрь 2025 Понимание различных типов корреляций: как не попасть в ловушку причинно-следственных связей

Объяснение основных видов корреляций и их влияние на анализ данных. Разбор ошибок интерпретации и советы для правильного понимания взаимосвязей между переменными.

Ask HN: Is csound the best way to create video game sound effects via ChatGPT?
Четверг, 16 Октябрь 2025 Создание звуковых эффектов для видеоигр с помощью Csound и ChatGPT: мифы и реальность

Обзор возможностей использования Csound в сочетании с ChatGPT для создания звуковых эффектов в видеоиграх, анализ современных подходов и технологий, рекомендации по выбору инструментов для разработчиков и звукорежиссеров.

The Mystery of Transient Luminous Events
Четверг, 16 Октябрь 2025 Тайны мимолетных световых явлений: загадки и открытия верхней атмосферы

Мимолетные световые явления представляют собой уникальные атмосферные электрические разряды, которые происходят на высоте десятков километров над грозовыми облаками. Они остаются загадкой для ученых и привлекают внимание энтузиастов по всему миру.

Two managers of crypto platform OmegaPro arrested in Turkey: media - ZAWYA
Четверг, 16 Октябрь 2025 Арест двух менеджеров криптоплатформы OmegaPro в Турции: что известно и к чему готовиться инвесторам

Подробный обзор инцидента с задержанием двух руководителей криптовалютной платформы OmegaPro в Турции, анализ причин и возможных последствий для пользователей и рынка криптовалют.

Why July Is Critical for XRP ETF Approvals
Четверг, 16 Октябрь 2025 Июль — решающий месяц для одобрения ETF на XRP: что ждёт инвесторов и рынок криптовалют

В июле 2025 года на кону судьба нескольких ожидаемых в США ETF на фьючерсы XRP. Принятие или отклонение заявок Комиссией по ценным бумагам и биржам США может существенно изменить ландшафт торговли XRP и повлиять на рынок криптовалют в целом.

XRP Mining Introduces Hassle-Free Mobile Cloud Mining App For Earning Crypto Daily
Четверг, 16 Октябрь 2025 XRP Mining: Удобное мобильное облачное майнинговое приложение для ежедневного заработка криптовалюты

Сегодня заработок на криптовалюте доступен каждому благодаря инновационному мобильному приложению от XRP Mining, которое устраняет технические сложности и позволяет получать пассивный доход без дорогого оборудования и специальных знаний.

Senate battles crypto regulation as 'Crypto Week' approaches
Четверг, 16 Октябрь 2025 Борьба Сената США за регулирование криптовалют накануне 'Крипто Недели'

Обзор текущих событий вокруг регулирования криптовалют в Сенате США, важности приближающейся 'Крипто Недели' и её влияния на будущее криптовалютного рынка.