Courtesy of InterestingEngineering
Cara Baru Memangkas Parameter Deep Learning Hingga 90 Persen Tanpa Hilang Akurasi
Menunjukkan cara untuk mengoptimalkan dan memangkas parameter dalam sistem deep learning tanpa mengurangi kemampuan atau akurasi sistem tersebut.
13 Jun 2025, 17.49 WIB
58 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Pruning parameter dapat mengurangi ukuran model AI secara signifikan.
- Memahami mekanisme pembelajaran dalam jaringan saraf sangat penting untuk optimasi.
- Penelitian ini menunjukkan bahwa efisiensi dapat dicapai tanpa mengorbankan akurasi sistem.
Ramat Gan, Israel - Deep learning dan sistem AI semakin banyak digunakan karena kemampuannya melakukan tugas yang rumit seperti mengenali gambar dan memproses bahasa alami. Namun, model ini biasanya memiliki miliaran parameter yang membuat penggunaan memori dan biaya komputasi menjadi sangat tinggi.
Peneliti dari Bar-Ilan University menemukan cara untuk memangkas hingga 90 persen parameter di beberapa lapisan deep learning tanpa mengurangi akurasi sistem. Ini sangat penting agar model AI menjadi lebih efisien dari segi memori dan energi.
Metode pemangkasan atau pruning ini dilakukan dengan memahami bagaimana jaringan deep learning bekerja dan parameter mana yang benar-benar penting untuk hasil yang optimal. Ada dua jenis pruning yaitu structured pruning dan unstructured pruning yang masing-masing memiliki cara pemangkasan berbeda.
Pemangkasan bisa dilakukan saat pelatihan model (train-time pruning) atau setelah model selesai dilatih (post-training pruning). Setelah pemangkasan, model biasanya dioptimasi ulang agar akurasinya tetap baik.
Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan teknik pruning yang tepat, model AI bisa menjadi lebih ringan dan cepat tanpa mengorbankan akurasi. Temuan ini penting untuk pengembangan AI yang lebih hemat memori dan energi di masa depan.
Artikel Serupa
Teknologi
4 bulan lalu
145 dibaca
Deepseek AI Akan Meningkatkan Penyimpanan Data Dan Membuat AI Lebih Mudah Diakses
Teknologi
4 bulan lalu
130 dibaca
Kecenderungan Tak Terpuaskan Terhadap Kekuatan AI Terus Meningkat
Teknologi
5 bulan lalu
153 dibaca
Model Difusi Baru Menawarkan Kunci Sukses untuk Sistem dengan Sumber Daya Terbatas
Teknologi
5 bulan lalu
231 dibaca
Memikirkan Kembali AI dan Robotika: Menekankan Efisiensi daripada Fungsionalitas
Teknologi
6 bulan lalu
156 dibaca
Permintaan Daya AI Tidak Sama: Dampak AI Industri Terhadap Efisiensi Energi
Teknologi
6 bulan lalu
130 dibaca