Обрезка модели позволяет сократить вычислительные ресурсы, необходимые для работы нейросети, и ускорить её работу. Этот метод особенно важен для развёртывания моделей на устройствах с ограниченной мощностью, таких как смартфоны или встраиваемые системы.
Процесс обрезки обычно включает три этапа: обучение модели, оценку важности весов и их удаление. Например, в 2023 году Google применил обрезку для уменьшения размера модели BERT на 40%, сохранив при этом 98% её точности. Такие методы позволяют использовать мощные модели в реальных приложениях без чрезмерных затрат.
Существует несколько типов обрезки: структурная (удаление целых слоёв) и неструктурная (удаление отдельных весов). Первая проще для аппаратной оптимизации, вторая — более гибкая. Важно отличать обрезку от квантования, которое уменьшает разрядность весов, но не удаляет их.