Poda Post-Entrenamiento para Transformers de Difusión

La optimización de modelos generativos ha cobrado una relevancia estratégica en el panorama actual de la inteligencia artificial. Los Diffusion Transformers (DiTs) destacan por su capacidad para generar imágenes de alta calidad, pero su elevado coste computacional limita su despliegue en entornos reales. Las técnicas de poda post-entrenamiento ofrecen una vía prometedora para reducir la carga de proceso sin sacrificar prestaciones, aunque presentan retos específicos debido a la arquitectura única de estos modelos. A diferencia de los métodos tradicionales desarrollados para grandes modelos de lenguaje (LLMs), los DiTs distribuyen sus parámetros de forma muy distinta, con magnitudes que dificultan la aplicación de métricas de importancia basadas en aproximaciones sucesivas. Además, la granularidad de poda convencional no respeta la estructura interna de estos transformadores, lo que provoca una degradación significativa en la calidad de las imágenes generadas.

Investigaciones recientes proponen un enfoque novedoso que redefine tanto los criterios de saliencia como la granularidad de poda. Desde una perspectiva energética, se diseña una métrica que equilibra la contribución de pesos y activaciones, identificando de forma más precisa los elementos clave de la red. Al mismo tiempo, se observa que los pesos en el espacio bidimensional forman patrones de agrupamiento, lo que permite aplicar una granularidad consciente de esos clústeres para lograr una asignación dispersa efectiva. Los resultados experimentales muestran que, incluso con niveles de esparcimiento del 50%, la pérdida en la puntuación CLIP es mínima, superando claramente a otros métodos de poda recientes. Esto abre la puerta a implementaciones eficientes en dispositivos con recursos limitados.

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