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En este artículo, proponemos SegQuant, un novedoso método para cuantificar modelos preentrenados sin reentrenamiento, con el fin de reducir el coste computacional de los modelos de difusión. SegQuant proporciona un marco de cuantificación unificado aplicable a diversos modelos mediante la combinación de SegLinear, que captura la semántica y la heterogeneidad espacial de la estructura del modelo, y DualScale, que preserva las activaciones asimétricas polares, importantes para mantener la fidelidad visual de los resultados generados. Nuestro objetivo es abordar la generalización de los métodos PTQ existentes y su integración con los procesos de implementación industrial.
Takeaways, Limitations
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Takeaways :
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Se presenta SegQuant, un marco de cuantificación integrado independiente de la estructura del modelo, para superar las limitaciones de los métodos PTQ existentes.
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Prueba de aplicabilidad a varios modelos, así como a modelos de difusión basados en transformadores.
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Asegúrese de que la compatibilidad sea perfecta con las principales herramientas de implementación
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Mantener la fidelidad visual de los resultados generados
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Limitations :
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Falta de resultados experimentales específicos sobre el rendimiento de SegQuant en comparación con otros métodos PTQ de última generación (estimado)
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Falta de alcance y detalle en la evaluación del rendimiento de generalización entre modelos (estimado)
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Falta de aplicación y evaluación del rendimiento en entornos de implementación industrial reales (estimado)
