BitNets: La ERA de las REDES NEURONALES de 1 BIT!
Summary
TLDREl 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
🤖 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.
📊 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.
🔢 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.
🏆 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.
🛠️ 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.
Mindmap
Keywords
💡Inteligencia Artificial
💡Deep Learning
💡Redes Neuronales Artificiales
💡Cuantización
💡Binario
💡Bytes
💡Energía Computacional
💡Bitnet
💡Hardware
💡Representación de Números
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
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