« Mixture de profondeurs de calcul » : différence entre les versions
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La mixture de profondeurs de calcul fait référence à des architectures qui, à chaque '''[[Couche de neurones|couche]]''' du '''[[modèle]]''', sélectionne un sous-ensemble de '''[[données]]''' d'entrées à traiter, tandis que les autres sont soit ignorées, soit transmises sans modification. Ceci permet donc au modèle de distribuer les ressources de calcul de façon dynamique en fonction de leur importance. | |||
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[[Catégorie:Publication]] | |||
Version du 10 mars 2026 à 19:38
Définition
Stratégie d'optimisation de modèles d'apprentissage où le modèle décide dynamiquement, pour chaque élément traité (par exemple, un segment textuel), d'utiliser ou non une couche du modèle.
Les éléments jugés prioritaires, souvent via un échantillonnage à troncature k fixe, traversent la couche sans calcul, tandis que les autres passent par une connexion résiduelle, réduisant la quantité de calculs sans trop sacrifier sur les performances.
Compléments
La mixture de profondeurs de calcul fait référence à des architectures qui, à chaque couche du modèle, sélectionne un sous-ensemble de données d'entrées à traiter, tandis que les autres sont soit ignorées, soit transmises sans modification. Ceci permet donc au modèle de distribuer les ressources de calcul de façon dynamique en fonction de leur importance.
L'inspiration terminologique de l'architecture mixture d'experts apparaît pour le moins étriquée, car il s'agit d'un seul expert au lieu de plusieurs.
Cette technique peut être appliquée sur des réseaux autoattentifs (transformers en anglais), des réseaux autoattentifs pour la vision, des réseaux convolutifs et sur des grands modèles de langues multimodaux.
Français
mixture de profondeurs de calcul
mixture de profondeurs
Anglais
Mixture-of-Depths
MoD
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, wiki
