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# Überblick: Modelle Verkleinern
 
Dieser Beitrag liefert eine technische Übersicht zu Methoden der Modellkompression. Jede Methode wird präzise beschrieben, um Technikexperten einen schnellen Einstieg zu ermöglichen.
 
## 1. Quantization
 
Durch Reduktion der Bitpräzision werden Modellparameter komprimiert.  
- Vorteile: Verringerter Speicherbedarf und schnellere Inferenz.  
- Herausforderungen: Erhalt der Genauigkeit bei geringer Präzision.
 
## 2. Distillation
 
Ein großes, vortrainiertes Modell (Teacher) wird dazu genutzt, ein kleineres (Student) Modell zu trainieren.  
- Fokus: Übertragung von charakteristischen Merkmalen.  
- Ergebnis: Kompaktere Modelle mit geringfügigem Genauigkeitsverlust.
 
## 3. Low-Rank Adaptation
 
Die Gewichtsmatrizen werden mittels Low-Rank Approximation zerlegt.  
- Ziel: Reduktion der Parameterzahl durch Matrixfaktorisierung.  
- Vorteil: Erhalt der Kerninformationen bei reduziertem Speicherbedarf.
 
## 4. Weight Sharing
 
Identische Gewichte werden gruppiert, sodass Parameter mehrfach genutzt werden.  
- Methode: Clustering von Parametern und Zuordnung zu gemeinsamen Werten.  
- Effekt: Effiziente Reduktion des Parameterraums.
 
## 5. Sparse Matrices
 
Dichte Matrizen werden durch spärliche Repräsentationen ersetzt.  
- Ansatz: Eliminierung unwichtiger Parameter und Speicherung als Sparse-Matrix.  
- Nutzen: Reduzierter Speicherverbrauch und potenziell schnellere Berechnungen bei Sparsity-optimierter Hardware.
 
## 6. Layer Dropping
 
Bestimmte Schichten werden während des Trainings selektiv entfernt.  
- Prinzip: Reduktion der Modelltiefe ohne signifikanten Genauigkeitsverlust.  
- Anwendung: Dynamische Architektur-Anpassungen basierend auf Kompression.
 
## 7. Knowledge Transfer
 
Wissensrepräsentationen werden zwischen Modellen transferiert.  
- Verfahren: Nutzung vorab erlernter Merkmale in einem komprimierten Netz.  
- Vorteil: Schnelleres Training des Zielmodells bei geringeren Ressourcen.
 
## 8. Embedding Compression
 
Reduktion der Größe von Embedding-Matrizen durch Kompressionsalgorithmen.  
- Einsatz: Relevante in NLP- oder Empfehlungssystemen.  
- Methoden: Quantization, Pruning oder Low-Rank Approximation.
 
## 9. Mixed Sparsity
 
Kombinierte Anwendung verschiedener Sparsity-Methoden auf unterschiedliche Schichten.  
- Ziel: Optimale Balance zwischen Genauigkeit und Speicherreduzierung.  
- Vorgehen: Feinanpassung der Sparsity-Parameter pro Architektursegment.
 
## 10. Progressive Shrinking
 
Modellgröße wird während des Trainings iterativ reduziert.  
- Prozess: Schrittweises Entfernen von Parametern und Retraining.  
- Vorteil: Kontinuierliche Optimierung ohne plötzlichen Genauigkeitsverlust.
 
## 11. Structured Pruning
 
Systematisches Entfernen ganzer Einheiten (z. B. Neuronen, Filter).  
- Methode: Pruning basierend auf statistischen Metriken.  
- Ergebnis: Komplexitätsreduktion und verbesserte Interpretierbarkeit des Modells.
 
## 12. AutoML Compression
 
Automatisierte Suche und Optimierung von Kompressionsstrategien mittels AutoML-Algorithmen.  
- Ansatz: Nutzung von Suchalgorithmen zur optimalen Parameterreduktion.  
- Nutzen: Anpassung der Kompression an spezifische Hardware- und Anwendungsanforderungen.
 
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