Os modelos grandes estão cada vez mais poderosos, mas os custos de implantação também aumentam. Quantização e destilação são atualmente as duas abordagens tecnológicas mais populares para "tornar os modelos menores e mais rápidos".
Quantização: Redução de precisão
Ideia central: Comprimir os pesos do modelo de um formato de alta precisão (FP32/FP16) para um formato de baixa precisão (INT8/INT4 ou inferior).
Quantização pós-treinamento (PTQ)
A mais simples e direta — a precisão é reduzida imediatamente após o treinamento do modelo. Normalmente, o tamanho do modelo pode ser comprimido em 75-80%, com perda de precisão dentro de uma faixa aceitável. Adequada para implantação rápida.
Treinamento consciente de quantização (QAT)
O modelo se adapta ao ambiente de baixa precisão durante o treinamento. Os resultados são melhores que o PTQ, mas exigem retreinamento.
Destilação consciente de quantização (QAD)
Um novo método recentemente desenvolvido pela NVIDIA — o modelo aluno aprende duas coisas simultaneamente: adaptar-se ao erro de quantização e alinhar-se ao modelo professor de precisão total. A pesquisa NVFP4-QAD deles demonstrou que a precisão pode ser recuperada mesmo na precisão FP4.
Destilação: Transferência de conhecimento
Um modelo pequeno (aluno) imita o comportamento de um modelo grande (professor). O modelo aluno normalmente atinge 90-95% do desempenho do modelo professor, mas é muito menor.
A versão destilada do DeepSeek R1 é um exemplo típico — o modelo destilado de 32B igualou o o1-mini.
Poda: Remoção direta de parâmetros
Parâmetros não importantes (pesos, neurônios ou camadas inteiras) são identificados e removidos. Normalmente, 30-50% dos parâmetros podem ser removidos com desempenho quase inalterado.
Decodificação especulativa: Verificação paralela
Um pequeno "modelo de rascunho" gera rapidamente vários tokens candidatos, que são então verificados em paralelo pelo modelo grande. O princípio é semelhante a "desenhar primeiro, refinar depois", reduzindo significativamente a latência.
Tendências
A NVIDIA avalia que 2026 será o ano de divergência entre os dois caminhos "modelos de ponta vs. modelos eficientes". A combinação de múltiplas técnicas de otimização está se tornando mainstream — não escolher uma, mas combinar quantização + destilação + poda.
No lado do hardware, aceleradores ASIC, designs chiplet e chips de inferência analógica estão amadurecendo; GPUs não são mais a única opção de inferência.
Fonte de referência: CocoLoop, Blog técnico da NVIDIA