تقنيات تقليل حجم النموذج (Model Compression) تهدف إلى جعل نماذج التعلم العميق أصغر وأسرع وأكثر كفاءة لاستخدامها في الأجهزة محدودة الموارد، وتشمل أساليب مثل التقليم (Pruning) لإزالة الوصلات غير المهمة، والتكميم (Quantization) لتقليل دقة الأوزان، وتقطير المعرفة (Knowledge Distillation) لتدريب نموذج صغير من نموذج كبير، إضافة إلى تحليل المصفوفات منخفضة الرتبة ومشاركة الأوزان، مما يقلل استهلاك الذاكرة والطاقة مع الحفاظ على دقة مقبولة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق