Quantization-Aware Training (QAT) to zaawansowana technika trenowania sieci neuronowych, która symuluje efekty niskiej precyzji (np. przejście z 32-bitowych liczb zmiennoprzecinkowych na 8-bitowe liczby całkowite) już na etapie szkolenia modelu. Dzięki uwzględnieniu błędów kwantyzacji w procesie optymalizacji, model uczy się minimalizować ich wpływ, co pozwala na znaczną redukcję rozmiaru i zapotrzebowania na energię przy zachowaniu wysokiej dokładności. Jest to rozwiązanie szczególnie skuteczne w przypadku wdrażania systemów AI na urządzeniach o ograniczonych zasobach, takich jak smartfony czy sprzęt IoT.
Źródło: ibm.com
