Stage - etude de l'embarquabilité des réseaux perceiver io et hierarchical reasoning model h/f

Description du poste

:

Le stage vise à étudier l’embarquabilité des réseaux Perceiver, Perceiver IO et Hierarchical Reasoning Model, par l’utilisation des frameworks AIDGE et Pytorch.

Perceiver
Les modèles de type Transformer ont montré des performances remarquables sur une grande variété de tâches (vision, NLP, audio, etc.), mais ils ont besoin d’un grand nombre de paramètres pour obtenir de bonnes performances. Le Perceiver et son extension Perceiver IO introduisent une architecture universelle d’entrée/sortie capable de traiter des données hétérogènes avec une complexité réduite grâce à l'utilisation d’un espace latent fixe.
Cette propriété en fait un excellent candidat pour les systèmes embarqués, où les ressources (mémoire, puissance de calcul, énergie) sont limitées. Néanmoins, la taille des modèles reste un obstacle pour une exécution temps réel sur des processeurs embarqués comme les ARM Cortex-A ou RISC-V.


Hierarchical Reasoning Model
Le modèle Hierarchical Reasoning Model est une architecture de raisonnement qui décompose les tâches complexes en plusieurs niveaux hiérarchiques. Chaque niveau traite des abstractions différentes : le niveau supérieur définit des objectifs généraux, stratégies et représentations abstraites du problème ; le niveau inférieur réalise les opérations concrètes, exécute les actions et produit les sorties observables (p. ex. mouvements, décisions atomiques). La communication descendante (top-down) sert à guider et restreindre le comportement du niveau inférieur pour rester aligné sur l’objectif global. La communication ascendante (bottom-up) informe le niveau supérieur sur la faisabilité, le progrès, et les conditions locales pour permettre la replanification ou la mise à jour des objectifs.

1. HRM:
2. Perceiver IO:


Ces types de réseau semblent de bons candidats pour des applications embarquées (capacité de Perceiver à projeter les entrées dans un espace latent de taille fixe, faible taille du HRM et du dataset requis). Le stage pourrait étudier la distillation d’un gros HRM vers un petit pour l’embarquer après pruning et quantification.

En fonction des attendus de votre école, les sujets pourront être discutés.

Moyens / Méthodes / Logiciels Bonnes connaissances en IA et modèles génératifs, maitrise de Pytorch Profil du candidat

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10. Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,
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12. Une politique diversité et inclusion,

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.