DEF.: Post-Training-Methoden sind Techniken, die nach dem initialen Trainingsprozess eines maschinellen Lernmodells angewendet werden, um die Effizienz oder Leistung des Modells zu verbessern, ohne das Modell erneut von Grund auf zu trainieren.

Erläuterung: Nachdem ein Modell trainiert wurde, kann es erforderlich sein, seine Leistung zu optimieren oder es an spezifische Anforderungen anzupassen. Post-Training-Methoden umfassen verschiedene Ansätze wie Quantisierung, Pruning (Ausdünnen) und Wissensdestillation. Diese Techniken helfen, die Größe des Modells zu reduzieren und seine Ausführungseffizienz zu erhöhen, was besonders wichtig für den Einsatz auf Geräten mit begrenzten Ressourcen wie mobilen Geräten ist.

Beispiel: Ein gut etabliertes Beispiel für eine Post-Training-Methode ist die Quantisierung. Nach dem Training eines tiefen neuronalen Netzes kann die Quantisierung angewendet werden, um die Genauigkeit der Gewichte von 32-Bit Gleitkommazahlen auf 8-Bit Ganzzahlen zu reduzieren. Dies verringert den Speicherbedarf und beschleunigt die Modellinference, ohne die Modellgenauigkeit signifikant zu beeinträchtigen.

Wichtigste Vorteile:

1. Effizienzsteigerung: Reduziert den Speicherbedarf und verbessert die Inference-Geschwindigkeit.
2. Energieersparnis: Niedrigere Rechenanforderungen führen zu weniger Energieverbrauch, was besonders bei mobilen und eingebetteten Systemen vorteilhaft ist.
3. Flexibilität: Ermöglicht die Anpassung des Modells an verschiedene Plattformen und Einsatzgebiete ohne vollständiges Neutrainieren.

Zusammenfassung: Post-Training-Methoden sind entscheidend, um die praktische Anwendbarkeit von KI-Modellen in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu verbessern. Durch Techniken wie Quantisierung und Pruning wird die Modellgröße signifikant reduziert, was zu schnelleren und energieeffizienteren Anwendungen führt.