BitNets: La ERA de las REDES NEURONALES de 1 BIT!

Summary

El script explora los avances en la eficiencia energética y computacional de las redes neuronales en el campo de la Inteligencia Artificial. Se destaca la tendencia hacia el uso de modelos cada vez más grandes y cómo esto representa un desafío en términos de recursos. Se introduce el concepto de cuantización como una solución para reducir la cantidad de bits utilizados en la representación de los parámetros de las redes, lo que lleva a una menor demanda de memoria y energía. Se discute la técnica de cuantización post-entrenamiento y se presenta un nuevo enfoque que involucra el entrenamiento de redes neuronales desde cero con parámetros binarios de un solo bit. Se destaca el BitNet, un modelo de lenguaje Transformer con parámetros de -1, 0 y 1, que ha demostrado ser significativamente más eficiente en términos de memoria, velocidad y consumo energético. Además, se aborda la necesidad de nuevo hardware diseñado específicamente para estas arquitecturas de red neuronal. El video ofrece una visión optimista de la era de los modelos de lenguaje de un solo bit y anima a la audiencia a seguir el canal para estar al tanto de futuras innovaciones en la IA.

Takeaways

• 🤖 La inteligencia artificial actual se basa principalmente en el aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales artificiales para aprender tareas cada vez más complejas.
• 📈 Las redes neuronales funcionan mejor con más datos y son más grandes, lo que incentiva a las empresas a invertir en más computación y datos para entrenar modelos cada vez más grandes y potentes.
• 💡 El cerebro humano es mucho más eficaz en aprender una gran diversidad de tareas en comparación con las redes neuronales artificiales, a pesar de su tamaño y complejidad.
• 🧠 La cantidad de memoria que ocupa una red neuronal artificial depende del número de conexiones entre las neuronas y la precisión de los parámetros que se ajustan durante el entrenamiento.
• 📊 Los parámetros en las redes neuronales se representan en formato binario, lo que permite su almacenamiento y procesamiento en la memoria de un ordenador.
• 🔢 El uso de diferentes cantidades de bits para representar números enteros o con decimales afecta tanto al rango de valores que se pueden representar como a la precisión de los mismos.
• ⚙️ El tamaño de una red neuronal en memoria se determina por el número de parámetros y su representación numérica, usualmente en formato fp32 (32 bits).
• 💻 La cuantización es una técnica que permite reducir la precisión de los parámetros de una red neuronal para mejorar la eficiencia en términos de memoria y energía, aunque puede afectar el rendimiento del modelo.
• ⚡️ Los modelos de redes neuronales de un solo bit, como BitNet, representan una avance significativo, ofreciendo modelos más eficientes energéticamente y con menor consumo de memoria sin pérdida drástica de rendimiento.
• 🔧 La eficiencia energética de BitNet proviene no solo del uso de menos bits en las operaciones, sino también de un diseño que simplifica las operaciones a sumas y restas, lo que reduce la complejidad y el consumo de energía.
• 🔧 El éxito de BitNet y modelos similares abre la necesidad de nuevo hardware diseñado específicamente para ejecutar estas arquitecturas de redes neuronales de manera más eficiente.

Q & A

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se basa en el aprendizaje profundo?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se dedica a crear sistemas capaces de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. Se basa principalmente en el aprendizaje profundo, que es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender tareas cada vez más complejas.

¿Por qué las redes neuronales necesitan de más datos y tamaño para funcionar mejor?

Las redes neuronales funcionan mejor con más datos y un tamaño más grande porque esto les permite 'aprender' de una forma más rica y variada. Un mayor volumen de datos y una arquitectura más grande y compleja proporcionan una mayor capacidad de generalización y reducen el riesgo de overfitting.

¿Cómo se relaciona el tamaño de una red neuronal artificial con su eficiencia y consumo de energía?

El tamaño de una red neuronal artificial está relacionado con su eficiencia y consumo de energía porque un modelo más grande generalmente requiere más recursos computacionales, lo que se traduce en un mayor consumo de energía y un mayor espacio en memoria. Además, la eficiencia en términos de energía puede disminuir a medida que la red se vuelve más compleja y requiere de más operaciones para procesar la información.

¿Qué es la cuantización en el contexto de la inteligencia artificial y cómo ayuda a mejorar la eficiencia?

La cuantización en el contexto de la IA se refiere a la reducción del número de bits utilizados para representar los parámetros en una red neuronal. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia al reducir el consumo de energía y la cantidad de memoria requerida, aunque a menudo a costa de una disminución de la precisión del modelo.

¿Cómo se puede representar un número decimal utilizando solo un bit?

Un número decimal se puede representar utilizando solo un bit asignando valores discretos a los estados del bit: 0 para representar un valor negativo o cero y 1 para representar un valor positivo. Esta es una forma muy simplista y extrema de cuantización que reduce la precisión pero también el consumo de recursos.

¿Por qué es importante el tamaño de los parámetros en la memoria de una red neuronal?

El tamaño de los parámetros en la memoria es importante porque determina el espacio que la red neuronal ocupa en el almacenamiento y, por tanto, su eficiencia en términos de velocidad de acceso a la información y consumo de recursos. Un modelo con parámetros más grandes requiere más memoria y puede ser más lento y menos eficiente en términos de energía.

¿Cuál es la ventaja de utilizar una codificación de parámetros de un solo bit en las redes neuronales?

La ventaja de utilizar una codificación de parámetros de un solo bit es que se puede alcanzar una representación casi al mínimo teórico posible, lo que significa un gran ahorro en memoria y un potencial aumento en la eficiencia energética. Además, al reducir los parámetros a -1, 0 y 1, se simplifican las operaciones de multiplicación y suma en las neuronas, lo que puede mejorar significativamente la eficiencia de los cálculos.

¿Qué es BitNet y cómo representa sus parámetros?

BitNet es un modelo de red neuronal presentado por Microsoft que utiliza parámetros con valores discretos de -1, 0 y 1. Esto significa que los parámetros se representan con un único bit, lo que puede conducir a una mayor eficiencia energética y una reducción significativa en el consumo de memoria.

¿Por qué el hardware actual puede no ser lo suficientemente eficiente para ejecutar modelos de IA con una alta tasa de cuantización como BitNet?

El hardware actual está diseñado para funcionar con una precisión de punto flotante más alta (como FP32 o FP16), y no está optimizado para los modelos de IA que requieren una precisión mucho menor, como los que utilizan solo un bit. Para aprovechar al máximo los modelos como BitNet, se necesitaría un hardware diseñado específicamente para estas arquitecturas, lo que podría incluir instrucciones especiales para operaciones con una precisión reducida.

¿Qué desafíos presenta la cuantización post-entrenamiento en términos de rendimiento del modelo?

La cuantización post-entrenamiento implica cambiar la representación de los parámetros de un modelo una vez que este ha sido entrenado, lo que puede llevar a una pérdida de precisión. Si la cuantización es demasiado agresiva, puede deteriorar significativamente el rendimiento del modelo, afectando su capacidad para realizar tareas con precisión.

¿Cómo se podría mejorar la eficiencia energética de las operaciones en una red neuronal de un solo bit?

Se podría mejorar la eficiencia energética al simplificar las operaciones dentro de las neuronas. En lugar de realizar multiplicaciones y sumas, si los parámetros son solo -1, 0 y 1, las operaciones se reducen a sumas y restas, lo que requiere menos energía y complejidad computacional.

Outlines

00:00

🤖 La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo

Este párrafo aborda la base de la inteligencia artificial moderna, que se apoya en el aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales. Se destaca cómo la cantidad de datos y la capacidad de procesamiento afectan el rendimiento de estas redes. Además, se compara la eficiencia del cerebro humano con la de las 'bestias artificiales', es decir, modelos de IA altamente complejos y costosos. Se menciona la investigación en curso para crear modelos de IA más eficientes energéticamente.

05:01

📊 Binario y Representación de Datos en Computadoras

Se explica cómo se codifica la información en binario y cómo se almacenan los números en una computadora. Se discute la importancia de los bits y cómo agruparlos en bytes (8 bits) permite representar diferentes rangos de valores. También se explora la representación de números negativos y la existencia de diferentes formatos de datos, como los enteros y los números con parte decimal, que varían en precisión y en el número de bits que utilizan.

10:02

🔢 Precisión vs. Eficiencia en las Redes Neuronales

Este párrafo examina el trade-off entre la precisión y la eficiencia en el diseño de redes neuronales. Se cuestiona si siempre es mejor utilizar más bits para obtener mayor precisión. Se discute cómo la cuantización, es decir, el uso de menos bits para representar los parámetros de una red neuronal, puede reducir el tamaño de los modelos y mejorar la eficiencia energética y el rendimiento, a pesar de posibles pérdidas de precisión.

15:04

🏆 BitNet: Redes Neuronales de Un Solo Bit

Se presenta BitNet, un modelo de red neuronal que utiliza solo un bit por parámetro, lo que podría revolucionar el campo del aprendizaje profundo. Se describe cómo se entrenó una red neuronal desde cero con parámetros de -1, 0 y 1, mejorando la eficiencia energética y la velocidad de ejecución significativamente en comparación con modelos tradicionales. Además, se destaca cómo la simplificación de las operaciones a sumas y restas ha mejorado la eficiencia de estos modelos.

20:04

🛠️ Hardware para la IA del Futuro

Se destaca la necesidad de hardware diseñado específicamente para redes neuronales de un solo bit, como BitNet. Se discute cómo los avances en la IA están llevando a un mayor enfoque en la eficiencia de los chips y cómo los diseñadores de hardware están adaptando sus diseños para aprovechar las nuevas arquitecturas de IA. Se sugiere que estos desarrollos podrían marcar el comienzo de una nueva era en la inteligencia artificial.

Keywords

💡Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se dedica al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana, como la percepción, el aprendizaje, la toma de decisiones y la comunicación. En el video, la IA es el tema central en el que se enfoca la discusión sobre la evolución de las redes neuronales y la eficiencia energética.

💡Deep Learning

Deep Learning es una subárea de la Inteligencia Artificial que utiliza redes neuronales profundas para modelar y resolver problemas complejos. En el video, se menciona que el Deep Learning se basa principalmente en el aprendizaje profundo, que es fundamental para la creación de modelos cada vez más potentes y eficientes.

💡Redes Neuronales Artificiales

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son una inspiración de la estructura del cerebro humano, compuestas de unidades que imitan las neuronas y que están conectadas mediante sinapsis. En el video, se destaca cómo el tamaño y la complejidad de estas redes han ido aumentando para abarcar tareas más complejas.

💡Cuantización

La cuantización en el contexto de la IA se refiere a la reducción del número de bits utilizados para representar los parámetros en una red neuronal. Esto se menciona en el video como una técnica para mejorar la eficiencia energética y reducir el consumo de memoria de los modelos de IA.

💡Binario

El binario es un sistema de numeración que utiliza solo dos dígitos: 0 y 1. Es la base del funcionamiento de la mayoría de las computadoras modernas. En el video, se utiliza el binario para explicar cómo se codifican los números en los sistemas de computación.

💡Bytes

Un byte es una unidad de información que consta de 8 bits y es la forma estándar en la que se mide la capacidad de almacenamiento y la transferencia de datos en una computadora. En el video, se discute cómo el tamaño de los modelos de IA en términos de bytes afecta su eficiencia y consumo de recursos.

💡Energía Computacional

La Energía Computacional hace referencia a la cantidad de energía eléctrica requerida para ejecutar operaciones en una computadora. En el video, se destaca cómo la reducción del número de bits en los parámetros de las redes neuronales puede resultar en un ahorro significativo de energía.

💡Bitnet

Bitnet es un modelo de red neuronal presentado en el video que utiliza parámetros de -1, 0 y 1, lo que significa que trabaja con un único bit. Se destaca como un avance significativo en la IA debido a sus propiedades de eficiencia energética y su potencial para revolucionar el campo del Deep Learning.

💡Hardware

El hardware se refiere a los componentes físicos de una computadora o sistema informático. En el video, se sugiere que la introducción de Bitnet y otros modelos de IA requiere un hardware diseñado específicamente para optimizar su rendimiento y eficiencia energética.

💡Representación de Números

La representación de números es la forma en que los valores numéricos son almacenados y manipulados en una computadora. En el video, se explora cómo diferentes formatos de representación, como los enteros y los números con parte decimal (como float), afectan la precisión y el rango de valores que se pueden representar.

Highlights

La inteligencia artificial actual se basa principalmente en el deep learning, que utiliza redes neuronales artificiales para aprender tareas cada vez más complejas.

Las redes neuronales funcionan mejor con más datos y son más grandes, lo que incentiva a las empresas a invertir en computación y datos para entrenar modelos más grandes.

Los modelos de IA más grandes, que pueden costar millones de dólares, requieren la distribución en cientos de procesadores en centros de datos.

El cerebro humano es mucho más eficaz al aprender una gran diversidad de tareas en comparación con las 'bestias artificiales'.

Los avances en la era de las redes neuronales de un bit podrían revolucionar el campo del deep learning.

El peso de una red neuronal artificial en memoria depende del número de conexiones entre las neuronas y su representación numérica.

Los parámetros en las conexiones entre neuronas son los números que se ajustan durante el entrenamiento de una red neuronal.

El tamaño de los parámetros en memoria, representados en formato binario, es crucial para el deep learning y la eficiencia de las redes neuronales.

La cuantización de modelos de deep learning, que implica reducir la precisión de los parámetros, puede mejorar la eficiencia energética y la ocupación de memoria.

La técnica de cuantización post-entrenamiento implica cambiar la representación de los parámetros de un modelo ya entrenado para reducir la precisión y mejorar la eficiencia.

Los modelos de IA pueden ser entrenados con parámetros que utilizan solo un único bit, lo que podría ser un antes y un después en el mundo del deep learning.

Bitnet, un modelo presentado por Microsoft, utiliza parámetros de -1, 0 y 1, logrando resultados comparables con modelos más grandes y mejores en términos de eficiencia energética.

El diseño de Bitnet simplifica las operaciones de multiplicación y suma en las neuronas a sumas y restas, lo que reduce drásticamente el consumo energético.

El paper sugiere que se necesita nuevo hardware diseñado específicamente para ejecutar y aprovechar al máximo este tipo de arquitecturas de IA.

Los diseñadores de chips están cada vez más enfocados en mejorar la potencia de computación a través de instrucciones que utilizan formatos de precisión más pequeños.

Las arquitecturas como Blackwell que llegan a niveles de precisión de fp4 muestran que la IA puede funcionar con niveles de cuantización muy agresivos.

La era de los modelos del lenguaje de un bit podría ser el comienzo de una nueva era en la IA, con modelos más potentes y eficientes.

Transcripts

ya lo sabéis la llama Inteligencia

artificial de hoy en día se basa

principalmente en el Deep learning el

aprendizaje

[Música]

profundo cuyo fundamento principal es la

utilización de las redes neuronales

artificiales para el aprendizaje de

tareas cada vez más complejas y ya lo

sabéis la tendencia ha sido que a más

datos Y más grandes son estas redes

neuronales mejor funcionan un incentivo

para las grandes empresas para invertir

en más comput a energía y datos para

entrenar a bestias artificiales cada vez

mayores que a día de hoy cuestan en el

orden de los millones de dólares y que

debido a su gran tamaño tenemos que

distribuirlos en centros de datos de

cientos y cientos de procesadores y

luego luego estás tú Sí tú un robot de

carne y hueso controlado por un

procesador biológico que está aquí

dentro de tu cráneo que a diferencia de

los modelos artificiales no tiene

tantísima información ni alberga tanto

conocimiento almacenado pero que es

mucho más eficaz al aprender una gran

diversidad de tareas conducir fregar los

platos respirar para no morirte lo

típico y ojo que Comparado con las

bestias artificiales que mencionamos

antes consume mucha mucha menos energía

un prodigio de la evolución que a pesar

de estar tan próximos a nosotros pegado

a nuestros hombros se nos hace extraño

misterioso desconocido y un objetivo

alcanzar por los expertos en

Inteligencia artificial oficial Cómo

podríamos hacer modelos que sean más

eficientes que sean más potentes a la

par que consuman menos energía la

respuesta se está investigando y hoy

vamos a hablar de un nuevo avance que

camina en la línea de hacer a las redes

neuronales más eficientes

energéticamente y que de funcionar

podría ser toda una Revolución en el

campo del Deep learning moviéndonos

hacia una nueva era con un nuevo tipo de

red neuronal La era de las redes

neuronales de un bit veamos tu cerebro

pesa lo que pesa por su tamaño y volumen

algo relacionado con la cantidad de

conexiones neuronales que hay en esa

masa gelatinosa y una red neuronal

artificial pues es equivalente el peso

que va a ocupar en memoria también

dependerá del número de conexiones que

exista entre las neuronas artificiales Y

si recordáis los vídeos donde

explicábamos el funcionamiento de las

redes neuronales artificiales son en

estas conexiones entre neuronas donde

encontramos a los parámetros los

numeritos que ajustamos durante el

entrenamiento para que la red pase de

tener un comportamiento aleatorio en el

que no sabe resolver su tarea a hacerla

perfectamente con un rendimiento

sobrehumano ajustar automáticamente

estos parámetros es la clave del Deep

learning es lo que denominamos

entrenamiento Así que sí los parámetros

lo son todo y también son números

numeritos decimales que de alguna forma

tenemos que almacenar en la memoria de

nuestro ordenador y claro aquí La

pregunta sería cuánto ocupa cada uno de

estos numeritos en memoria pues depende

en un ordenador no podemos guardar los

números como tal en memoria sino que al

final pues al trabajar con circuitos

eléctricos Pues nos tenemos que basar en

estado de energía de encendido y apagado

on y off o unos y ceros a cada unidad de

almacenamiento de uno de estos estados

on y off es lo que se denomina un bit de

información y para codificar un número

decimal con estos bits pues Tendremos

que utilizar el código binario para los

no técnicos Mirad en código binario

podemos codificar un número decimal de

la siguiente forma como trabajamos en un

código binario con dos números pues

vamos a utilizar las potencias de 2 2

elevado 0 2 elevado 1 2 elevado 2 y así

sucesivamente en un cálculo rápido

podemos ver que esto sería 1 2 4 8 16 y

así sucesivamente duplicando el valor

anterior y ahora la estrategia que

Seguiremos será la de activar o

Desactivar con unos y ceros cada sumando

para que la suma total de estos números

pues acabe sumando el número que

queremos codificar Mirad es sencillo Por

ejemplo si queremos convertir el número

cinco de decimal a binario Tendremos que

activar aquellos valores que sumados nos

de cinco y en este caso la única

combinación sería activar el un y el

cuatro en esta posición y esta posición

visto así podemos decir que el número

cinco en binario es el 1 1 o el número

37 Pues sería la suma de 32 de 4 y de 1

es decir el número 1 101 Así que

felicidades ya habéis aprobado vuestra

primera clase de computación básica ya

sabéis Cómo codificar cualquier número

en base decimal a binario pero la cosa

no es tan sencilla porque bueno dentro

de un ordenador necesitamos que todo

esté más estructurado y ordenado por eso

se llama ordenador mira como hemos dicho

antes cada estado encendido y apagado

cada uno y cada cero es un bit la unidad

básica de información y habitualmente en

un ordenador pues solemos agrupar 8o

bits juntos para conformar lo que se

llama un by a todos nos suena Entonces

si trabajamos solo con 8 bits os daréis

cuenta de que siguiendo la estrategia de

antes aquí únicamente podremos

representar un Rango limitado de valores

desde el

00 hasta el 1 1 1 1 1 1 es decir si lo

traducimos a decimal con 8 bits solo

podríamos codificar los números

naturales desde el número c hasta el

número

255 que sería el máximo valor al que

podríamos aspirar y claro Qué pasa si de

repente quieres representar un número

que sea mayor al 255 por ejemplo el

256 pues para lograr esto necesitaríamos

un bit más pero como hemos dicho en

informática habitualmente trabajamos con

packs de 8 bits con lo que si queremos

uno más en realidad Tendremos que

trabajar ahora no con 8 bits sino con 16

y ahora sí con esta cantidad el valor

máximo que podríamos representar ya no

es

255 sino una cantidad muchísimo mayor el

número

65,535 que sale de tener los 16 bits

activados a uno por tanto primer

aprendizaje añadiendo más bytes podemos

ampliar el rango de valores que

representamos en binario siendo común

trabajar con representaciones de 8 bits

16 32 e incluso más Oye y qué pasa si

por ejemplo lo que quiero representar es

un número negativo por debajo de cero

cómo lo consigo Pues aquí Viene otro

concepto fundamental de la informática y

es el Cómo podemos llegar a consensuar

diferentes agrupaciones de bits para así

representar distintos tipos de datos Si

queremos un número negativo pues podemos

consensuar un tipo de representación

donde Sí donde usaremos todos estos bits

de aquí para representar al nú número

entero igual que antes pero donde el

último bit sin embargo lo vamos a

dedicar para representar el signo si

está desactivado a cer el número

resultante lo interpretaremos como un

número positivo y si está activado a uno

el número será negativo si os fijáis

ahora con esta nueva representación el

valor mínimo que podemos representar es

el

-127 y el máximo valor el 127 en

positivo lo veis Y jugando a agrupar los

bits de diferente forma e interpretando

Qué significa esa agrupación pues

podemos encontrar un montón de tipos de

datos diferentes por ejemplo tal y como

hemos visto una de las representaciones

más sencillas que existen es la que

utiliza todos los bits disponibles

exclusivamente para representar números

enteros positivos a esta se le conoce

como uint 8 por utilizar ocho bits para

representar números enteros sin signo y

también tendríamos Wi 16 o uint 32 para

aquellas representaciones que utilizan

mayor número de bits para conseguir un

mayor Rango numérico como hemos visto

También tenemos representaciones para

números enteros positivos y negativos

también con 8 16 o 32 bits y luego Claro

pues existen representaciones más

complejas y avanzadas para representar a

tipos de datos que son más complejos y

avanzados Como por ejemplo los números

con parte decimal seguramente aquí a

muchos os sonarán representaciones como

float 8 o fp8 float 16 o float 32 tipo

de datos que suelen ser el estándar para

la representación de números decimales

números decimales como los parámetros de

una red neuronal artificial y aquí no

vamos a entrar a explicar cómo viene

representado un tipo float pero sí

quiero que entendamos Que la cantidad de

bits que dediquemos para su

representación 8 bits 16 o 32 pueno va a

permitir como sucedía antes representar

un mayor Rango de números algo que en el

caso de los números números con parte

decimal también afectará a su precisión

es decir A cuántos dígitos podremos

representar de la parte decimal

típicamente a mayor número de bits

dediquemos pues más precisa podrá ser la

parte decimal que como sabéis con este

tipo de números podría incluso llegar a

tener infinitos valores si el número

fuera irracional y claro en el fatídico

caso de que no contáramos con suficiente

precisión Pues nos va a tocar redondear

el número hasta donde sea necesario

claro contar con más o menos

representación pues es una movida una

movida porque existen casos donde contar

con una representación numérica muy

precisa es fundamental ya que si no la

aproximación por redondeo en alguna

computación Pues podría afectar

drásticamente al resultado final ámbitos

como el científico o el de la ingeniería

en medicina criptografía situaciones

donde se requieren cálculos y

simulaciones precisas hay contar con

representaciones de datos que dediquen

el número de bits necesar

será fundamental por tanto aquí la

respuesta evidente de muchos Pues sería

decir Oye mira si a más bits más

precisión y a más precisión menos

problemas pues cojamos siempre la opción

con más bits no y por supuesto la cosa

no es tan sencilla porque la otra cara

de la historia es que a mayor número de

bits utilicemos pues más recursos

computacionales vamos a tener que

dedicar para empezar memoria pregunta

por qué llama 3 cuando os lo descargá en

vuestro equipo el archivo pesa 8 GB y no

8 meg o 200 tb pues ya lo hemos dicho

antes principalmente el culpable del

tamaño de una red neuronal lo va a

determinar el número de parámetros cada

parámetro será un numerito en decimal

que habitualmente viene representado en

fp32 es decir una representación

numérica que utiliza 32 bits si

multiplicamos estos 32 bits estos 4

bytes por cada uno de los parámetros del

modelo Pues nos aproximar remos al

tamaño en memoria que ocupará esta red

neuronal cada bit encargado de guardar

el valor de cada uno de los numeritos

decimales que representa a cada uno de

los parámetros de nuestro modelo ocupa

un espacio en memoria y a mayor es el

modelo y más parámetros tiene pues más

espacio ocupa en memoria pero no solo

eso pensad que cada uno de estos

parámetros en la red neuronal lo

utilizamos para multiplicar y sumar con

nuestros datos Y claro dentro de un

procesador pues cada una de estas

operaciones de mti aplicación o de suma

requieren de ejecutar una serie de

circuitos eléctricos que a mayor

cantidad de bits de los números que

vamos a operar más complejos son

tardando más tiempo de ejecución

haciendo que en su totalidad la red

neuronal tarde más en ejecutarse y ojo

también importantísimo que tengamos que

dedicar más energía por operación es

decir trabajar con una red neuronal

cuyos parámetros vengan representados

con una mayor cantidad de bits hace que

ejecutar esta red neuronal pues sea más

lento ocupe más espacio en memoria y

gaste más energéticamente y siendo esto

así pues la pregunta que debemos de

hacernos es Oye cómo podríamos

solucionar esto Pues aquí es donde en

los últimos años las técnicas de

cuantización han ganado un gran

protagonismo y la idea sencilla A lo

mejor en un laboratorio de Inteligencia

artificial ya han entrenado a una red

neuronal originalmente en representación

fp32 usando 32 bits Pero oye pasaría

algo Si de repente yo con ojo y cambio

cada parámetro a una representación con

menos bits Felicidades acabamos de

aplicar una cuantización al hacer esto

hemos pasado utilizar 32 bits a solo 8

bits por cada parámetro reduciendo así

Ahora el número de bits a un cuarto y de

inmediato lo que hemos conseguido

haciendo esto Es aproximadamente reducir

a un cuarto lo que dicho modelo ocupa en

memoria genial Pero esto lo conseguimos

sin perder nada a cambio no decíamos que

si quitábamos bits a los números

decimales estos podían perder precisión

y por tanto los cálculos y las

simulaciones que hiciéramos pues podrían

ser catastróficas Sí pero en el mundo

del deeplearning Bueno nos podemos tomar

las cosas un poquito más relajadas Mirad

un caso sencillo imaginad que uno de

estos parámetros de una red neuronal

está determinando la frontera de

decisión que clasifica nuestros datos de

esta forma el parámetro podría

representar quizás la pendiente de esta

frontera lineal y tras entrenarse la red

Pues podría tomar el valor

0,87 45 32 45 esto representado con 32

bits En fp32 atentos qué pasaría ahora

si le quitamos precisión a este número

decimal por ejemplo vamos a redondearlo

a la mitad de decimales si os dais

cuenta cuando quitamos decimales cuando

quitamos precisión aquí la frontera de

decisión apenas cambia y la

clasificación sigue siendo igual de

correcta Bueno pues vamos a quitarle más

precisión redondeamos de nuevo y ahora

sí la pendiente se ha movido un poco más

Y sí ahora podemos decir que hemos

perdido un poco de precisión al tener

ahora un nuevo error que antes no

teníamos pero si nos damos cuenta a

pesar de ese error el resto Pues sigue

funcionando bastante bien y será al

seguir quitándole precisión que ahora sí

habremos hecho de nuestro clasificador

un desastre lo que ha pasado es que

buscando ahorrar memoria quitando tanta

precisión a nuestros parámetros Ahora sí

hemos deteriorado notablemente el

rendimiento de nuestro clasificador Y

esto es lo que pasa cuando cuantizar

modelos de Deep learning que estamos

sacrificando pues precisión de los

parámetros y por tanto la efectividad

del modelo en su totalidad para ganar

Pues mejoras en eficiencia Consumo

energético y ocupación de memoria y

Buscar un equilibrio entre estas dos

opciones pues es necesario a Esta

técnica de un modelo ya entrenado

y cambiar la representación de los

parámetros restando la precisión es lo

que se conoce como cuantización post

entrenamiento y como hemos visto entre

más agresiva es la cuantización entre

más bits te ahorras pues peor es el

rendimiento y claro viendo esta gráfica

y viendo como el rendimiento decae es

impresionante comprobar que desde hace

unos meses existe una alternativa que

promete modelos cuantizados al extremo

utilizando no 32 bits ni 16 ni ocho sino

un único bit modelos con parámetros con

modificables en un único bit y que

Aparentemente no tienen pérdidas

drásticas de rendimiento un tipo de

modelo que como podéis imaginar pues

puede suponer un antes y un después del

mundo del Deep learning por si no ha

quedado claro aquí no estaríamos

hablando de redes neuronales que

codifiquen sus parámetros en formato

fp32 o fp16 en decimales No aquí los

parámetros ya no serían números

decimales sino que únicamente vendrían

codificados con estos tres valores el

os1 el cero y el uno es decir estaríamos

llevando la representación de nuestros

parámetros Casi casi al mínimo teórico

posible y aquí ya no estamos hablando de

una cuantización post entrenamiento

donde estemos cogiendo los parámetros

una vez la red esté entrenada y

cambiamos su representación a posteriori

No aquí de lo que hablamos y lo que

introduce este paper es de entrenar a

redes neuronales desde cero utilizando

esta codificación de parámetros haciendo

modificaciones en la arquitectura de la

red neuronal y en la la naturaleza del

entrenamiento porque esto no es tan

sencillo Y es que recordemos en la magia

del entrenamiento de una red neuronal

pues está la necesidad de usar funciones

suaves y continuas que podamos derivar

un requisito clave en el proceso de

optimización del descenso del gradiente

y claro si de repente trabajamos con

representaciones discretas de los

parámetros que toman valores de men1 a

cer de o a uno de golpe Pues a lo que

nos enfrentamos son a entrenamientos

mucho más inestables y aún así el equipo

de Microsoft tras este trabajo lo ha

conseguido y en un paper del pasado mes

de febrero presentaron bitnet

1,58 B la demostración de que han podido

entrenar a un enorme modelo del lenguaje

tipo Transformer con parámetros de -1 0

y 1 los resultados Mirad si lo

visualizamos en esta gráfica podemos

comparar el rendimiento de varios

modelos llama según su tamaño contra el

modelo bitnet y viendo la Gráfica es

super interesante comprobar que no solo

hay una mejora significativa en términos

de ocupación de memoria sino que además

las dos gráficas divergen según más

grande es el modelo es decir entre mayor

es el modelo que entrenamos más

ganancias tenemos y visto Así sabiendo

que la tendencia en el Deep learning es

entrenar modelos cada vez más grandes

pues Estos son muy buenas noticias

Además este patrón se replica con otras

magnitudes importantes que hemos ido

comentando Como por ejemplo la latencia

de inferencia que tan rápido rido el

modelo pues genera los tokens y siendo

en el caso del modelo de mayor tamaño

que han entrenado el de 70,000 millones

de parámetros la diferencia cuatro veces

más rápido y de la misma forma también

ocurre con la Gráfica del consumo

energético donde el ahorro por usar

bitnet además de ser cuatro veces más

rápido y ocupar siete veces menos en

memoria además es 40 veces más eficiente

energéticamente 40 veces y en este punto

me quiero parar porque es muy

interesante ya que el ahorro energético

de bitnet haciendo la factura 40 veces

más barata no solo proviene de que al

usar menos bits en las operaciones pues

estas sean energéticamente más baratas

que tamb bien sino que además en este

paper hay una decisión de diseño s super

interesante y es Oye por qué para los

parámetros han cogido valores de -1 0 y

1 por qué no han cogido por ejemplo -3 0

Y +3 fijaos ya en este punto de la

película todos tenemos que conocer que

el papel que juegan los parámetros en

cada neurona es el de primero

multiplicarse por los datos de entrada y

luego sumar ese resultado antes de pasar

por la función de activación así

funciona una red neuronal y además Este

es un proceso que se va a repetir un

montón y un montón de veces por cada

dato por cada neurona por cada capa

multiplicar y sumar pero si de repente

hacemos que nuestros parámetros sean +1

-1 y 0 entonces ocurre la magia porque

lo que acabamos de lograr es que lo que

antes era multiplicar y sumar a ahora se

convierta simplemente en la suma o resta

de las variables de entrada ahora ya no

nos tenemos que preocupar por computar

las multiplicaciones y esto pues

simplifica enormemente el proceso

podemos pensarlo como una calculadora la

típica calculadora con múltiples

operaciones como sumas restas divisiones

multiplicaciones internamente para

implementar todas estas operaciones Pues

los circuitos tienen que ser más

complejos y dependiendo de su

complejidad Pues hay operaciones con un

mayor consumo energético más costosas y

la alternativa a esto es contar ahora

con una calculadora que simplifique el

proceso donde solo tengamos que hacer

sumas y restas algo que a nivel

computacional pues podemos resolver de

forma muy sencilla Ajustando los signos

de los sumandos según el valor del

parámetro y Esto hace que computar a una

de estas neuronas artificiales de un bit

pues sea mucho más eficiente

energéticamente las bitnet son muy

prometedoras casi tan prometedoras como

difíciles de pronunciar bitnet bitnet

cuesta muchísimo se se traba la lengua y

la buena noticia Es que esto no se queda

como un resultado aislado conseguido Por

una única compañía sino que ya empiezan

a aparecer organizaciones que han

conseguido replicar los resultados de

este paper Y aunque aún falta más

evidencia para dar por bueno los

resultados de este paper y el inicio de

esta Revolución tened Claro que en los

próximos meses vamos a seguir viendo

avances Pero además de esto también

queda trabajo por hacer en otra parte

del stack tecnológico actual Y es que

tal y como indican los autores al final

del documento este trabajo abre la

necesidad de contar con nuevo Hardware

Hardware diseñado específicamente para

ejecutar y exprimir al máximo este tipo

de arquitecturas ya que como vimos en el

vídeo sobre nvidia la computación

actualmente se está convirtiendo en el

principal cuello de botella de la

Inteligencia artificial y donde los

diseñadores de chips con cada nueva

generación pues intentan dar más y más

capacidad de computación por ejemplo con

el paso de los años envidia con cada

nueva arquitectura presentada a logrado

saltos espectaculares en la cantidad de

operaciones que sus chips pueden

ejecutar pero ah esto tiene truco ya que

una parte importante de las mejoras

introducidas con cada nueva arquitectura

no proviene de meter más transistores

cada vez más pequeñitos en los chips

sino que las mejoras vienen de diseñar

chips con instrucciones que hacen uso de

formatos de precisión cada vez más

pequeños donde históricamente hemos

pasado de fp32 a fp16 para luego pasar

por fp8 e incluso con las nuevas

blackwells AF fp4 es decir una vez más

estamos cediendo precisión para ganar

potencia y claro con la reciente salida

de arquitecturas como blackwell que

llegan a niveles de precisión de fp4

había Quienes se preguntaban si

realmente se podía entrenar y ejecutar a

una Inteligencia artificial con esos

niveles de precisión vamos que la gente

se estaba preguntando si a lo mejor

envidia se había pasado apostando por

niveles de cuantización tan agresivos

donde A lo mejor nuestra Intel igencia

artificial pues no iba a funcionar bien

y como hemos visto la respuesta del

paper de hoy es que sí que podemos

entrenar Inteligencia artificial por

debajo de los dos bits una oportunidad

que para poder aprovecharla al máximo

nos obliga a rediseñar y redefinir pues

muchos de los procesadores modernos que

utilizamos para ejecutar a la

Inteligencia artificial acomodarla a las

necesidades de estos nuevos modelos y

una oportunidad que seguramente viejos y

nuevos competidores del mercado de los

proces adores van a aprovechar en los

próximos años todo esto para explorar y

transitar un nuevo camino Muy prometedor

que se abre en el Horizonte hacia

inteligencias artificiales mucho más

potentes y mucho más eficientes un

camino que como promete el título de

este paper y también de este vídeo que

te lo ha explicado podría suponer el

comienzo de la era de los modelos del

lenguaje de un bit Y si te ha gustado el

vídeo pues no dejes de compartirlo y

solo Os pido un favor Y es que si no

está suscrito suscríbete al Canal porque

estamos ya camino del millón de

suscriptores y cada vez cuesta más

porque los algoritmos de ia Pues hacen

que mi contenido si os interesa os

aparezcan aunque no estéis suscrito Y

entonces Os olvidáis pero fijaos en el

botón Cuando digo suscribiros a mi canal

se se ilumina porque eh Google pues ha

puesto una ia que entiende lo que digo Y

entonces como Entiende lo que digo pues

se ilumina Bueno echadle un vistazo

suscríbete a mi canal suscríbete

suscríbete suscríbete lo ves ves cómo se

bueno tenéis un par de vídeos por aquí

que podéis ojear muy interesantes y

chicos chicas seguimos con con la

revolución de la Inteligencia artificial

aquí en dosv chao