Descripción: La compresión de red neuronal es una técnica utilizada para reducir el tamaño de las redes neuronales en modelos generativos mientras se mantiene el rendimiento. Esta técnica es crucial en el contexto de la inteligencia artificial, donde las redes neuronales pueden ser extremadamente grandes y complejas, lo que dificulta su implementación en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles o dispositivos IoT. La compresión se logra a través de varios métodos, incluyendo la poda de parámetros, la cuantización y la distilación del conocimiento. La poda implica eliminar conexiones o neuronas que tienen poco impacto en el rendimiento del modelo, mientras que la cuantización reduce la precisión de los números utilizados en los cálculos, lo que disminuye el tamaño del modelo sin una pérdida significativa de precisión. La distilación del conocimiento, por otro lado, consiste en entrenar un modelo más pequeño para imitar el comportamiento de un modelo más grande y complejo. Estas técnicas no solo permiten que los modelos sean más eficientes en términos de almacenamiento y velocidad de inferencia, sino que también facilitan su implementación en entornos donde la latencia y el consumo de energía son críticos. En el ámbito de la inteligencia artificial, existen herramientas y bibliotecas que facilitan la compresión de redes neuronales, permitiendo a los desarrolladores optimizar sus modelos generativos de manera efectiva.
