.jpg)
L'optimització de models generatius ha cobrat una rellevància estratègica en el panorama actual de la intel·ligència artificial. Els Diffusion Transformers (DiTs) destaquen per la seva capacitat per generar imatges d'alta qualitat, però el seu elevat cost computacional limita el seu desplegament en entorns reals. Les tècniques de poda post-entrenament ofereixen una via prometedora per reduir la càrrega de procés sense sacrificar prestacions, tot i que presenten reptes específics a causa de l'arquitectura única d'aquests models. A diferència dels mètodes tradicionals desenvolupats per a grans models de llenguatge (LLMs), els DiTs distribueixen els seus paràmetres de forma molt diferent, amb magnituds que dificulten l'aplicació de mètriques d'importància basades en aproximacions successives. A més, la granularitat de poda convencional no respecta l'estructura interna d'aquests transformadors, cosa que provoca una degradació significativa en la qualitat de les imatges generades.
Investigacions recents proposen un enfocament innovador que redefineix tant els criteris de saliència com la granularitat de poda. Des d'una perspectiva energètica, es dissenya una mètrica que equilibra la contribució de pesos i activacions, identificant de forma més precisa els elements clau de la xarxa. Alhora, s'observa que els pesos en l'espai bidimensional formen patrons d'agrupament, cosa que permet aplicar una granularitat conscient d'aquests clústers per aconseguir una assignació dispersa efectiva. Els resultats experimentals mostren que, fins i tot amb nivells d'esparciment del 50%, la pèrdua en la puntuació CLIP és mínima, superant clarament altres mètodes de poda recents. Això obre la porta a implementacions eficients en dispositius amb recursos limitats.
Per a les empreses que busquen incorporar aquestes capacitats en els seus productes, comptar amb un aliat tecnològic especialitzat marca la diferència. A Q2BSTUDIO oferim IA per a empreses que integra models generatius optimitzats, així com agents d'IA capaços d'operar en temps real. El nostre equip desenvolupa aplicacions a mida que aprofiten tècniques de poda i quantització per reduir costos sense perdre precisió. També proporcionem serveis cloud AWS i Azure que faciliten l'escalat d'aquestes solucions, i ciberseguretat per protegir les dades sensibles durant l'entrenament i la inferència. Si la seva organització necessita transformar dades en decisions, els nostres serveis d'intel·ligència de negoci amb Power BI poden visualitzar el rendiment dels models. A més, desenvolupem programari a mida per a cada cas d'ús, des de la poda de xarxes fins a l'automatització de fluxos. Per conèixer més sobre com apliquem aquestes innovacions, visiti la nostra secció d'aplicacions a mida.
