Model Pruningとは
Model Pruningとは、モデルプルーニングは、深層学習モデルのサイズを縮小し、計算コストを削減するための技術である
読み: モデルプルーニング
モデルプルーニングは、深層学習モデルのサイズを縮小し、計算コストを削減するための技術である。モデルの精度を維持しながら、重要度の低いパラメータを削除することで実現される。これにより、エッジデバイスでの実行や高速な推論が可能になる。
かんたんに言うと
モデルプルーニングは、モデルのダイエットのようなもので、不要な部分を取り除いて軽くする技術である。
モデルプルーニングの目的
主な目的は、モデルのサイズを小さくし、推論速度を向上させることである。これにより、メモリ消費量を削減し、エネルギー効率を高めることができる。また、過学習を抑制し、汎化性能を向上させる効果も期待できる。特に、リソースが限られた環境での利用に適している。
モデルプルーニングの種類
モデルプルーニングには、構造化プルーニングと非構造化プルーニングの2種類がある。構造化プルーニングは、ニューロンやチャネルなど、モデルの構造単位で削除を行う。一方、非構造化プルーニングは、個々の重みを削除するため、より高い圧縮率を実現できるが、専用のハードウェアが必要になる場合がある。
モデルプルーニングの具体的な手法
プルーニングの具体的な手法としては、重みの絶対値が小さいものを削除する方法や、活性化の頻度が低いニューロンを削除する方法などがある。また、正則化項を導入して、重要度の低い重みを自動的に小さくする方法も存在する。近年では、深層強化学習を用いてプルーニングを行う手法も研究されている。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。