🚨 重要： この記事は、概念を非常に簡単に説明することを目的としています。そのため、実際の技術的な詳細や厳密な解釈とは異なる部分が含まれている可能性があります。G検定の対策として、この記事で興味を持たれた方は、必ず公式テキストやより専門的な情報源を参照し、正確な知識を習得するようにしてください。
エンジニア向きではありません。「公式テキスト買ってやる気満々だったのに、なんもわからない…(´;ω;｀)」という方向けです。
モデルの軽量化とは？
モデルの軽量化とは、大きなAIモデルを小さく、軽くして、スマホなどの小型機器でも動かせるようにすることです。例えば、重たい荷物を軽いリュックに詰め替えるようなイメージです。賢さをできるだけ維持しながら、動作を速く、軽快にします。
蒸留：賢い先生から学ぶ方法
蒸留は、大きなモデルから小さなモデルへ「知識」を伝える方法です。
- 教師ネットワーク: 大きくて性能の高いモデル（先生）です。例えば、猫を100％見分けられるAIです。
- 生徒ネットワーク: 小さくて軽いモデル（生徒）です。この生徒に先生の知識を教えます。
Hard Target と Soft Target
- Hard Target: 先生が明確に「これは猫です」と答えを教えます。
- Soft Target: 先生が「猫である確率が80％、犬である確率が20％」といったように、確率を使って教えます。この方法の方が、生徒に思考過程を伝えやすく、より賢く育てることができます。
蒸留は、先生の知識を生徒に効率よく伝える方法と言えます。
枝刈り：不要な部分を削除する方法
枝刈りとは、モデル内の使われていない部分を削除する方法です。木の枝を切ってスッキリさせるようなイメージです。
- マグニチュードベース: 重みの大きさ（マグニチュード）を調べ、小さいものを削除します。
- 勾配ベース: 重みが変化する量（勾配）を見て、あまり変化しない部分を削除します。
- 一括削除: 最初に大きく削り、その後で微調整を行うという大胆な方法もあります。
宝くじ仮説とは
宝くじ仮説とは、「モデルには最初から重要な部分があり、それ以外の部分は削除しても問題ない」という考え方です。宝くじのように「当たり」の部分だけを残せば、小さくても性能を保つことができます。
量子化：数字の表現を小さくする方法
量子化は、モデル内で使われる数字を、より少ないビット数で表現して軽量化する方法です。
- 32ビット浮動小数点数: 通常のモデルは非常に細かい数字（例えば3.14159…）を32ビットで表します。
- 8ビット整数: これを「3」や「4」のような単純な整数に変えます。精度は多少落ちますが、計算が軽くなり動作が速くなります。
まとめ
モデルの軽量化は、大きなAIモデルを小さく軽量にする方法です。蒸留を用いて教師ネットワークから生徒ネットワークへ、Hard TargetやSoft Targetで知識を移転します。枝刈りではマグニチュードや勾配に基づき不要な部分を削除し、宝くじ仮説で重要な部分だけを残します。量子化で32ビット浮動小数点数を8ビット整数に簡略化することで、モデルは軽量化され動作が高速化されます。
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