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Tag: quantization
BitNet und Cassandra: Wie ternäre Gewichte lokale LLMs auf CPUs beschleunigen
Sechs Erkenntnisse zu 1,58-Bit-BitNet, spekulativem Decoding und dem Cassandra-Framework: bis zu 6,17-mal schneller auf x86, 82,2 % weniger Energie und kein Genauigkeitsverlust.
949 WörterArtikel lesenWie QLoRA große Modelle auf kleinen GPUs feintunt: 4-Bit-Grundlagen
QLoRA von Grund auf verstehen: warum volles Fine-Tuning teuer ist, wie LoRA-Adapter und 4-Bit-Quantisierung zusammenspielen und wann der Ansatz zu Ihrem Projekt passt.
1834 WörterArtikel lesenVergleich der Vektorquantisierung: Int8 gegen Binär – Genauigkeit und Speicherbedarf
Ermitteln Sie, wie Int8- und Binärquantisierung die Genauigkeit sowie den Speicherbedarf für Embeddings verändern, warum Binärquantisierung zu Verlusten führen kann und wie man ein sicheres Kompressionsniveau wählt.
940 WörterArtikel lesenHardware-Überprüfung für den lokalen Betrieb von 100B-Klassen-Modellen
Die Spärheit der Modellgewichte, die Quantisierung sowie die Rechenanforderungen an den VRAM bestimmen, ob Gewichte im 100-Milliarden-Faktor-Bereich auf einer Workstation untergebracht werden können – nicht das Marketing mit Parametern.
2477 WörterArtikel lesenWenn die Quantisierungsphasen die Verwirrung erhöhen und heimlich die Sicherheit des Modells gefährden
Die Quantisierung des Low-Bit KV-Caches kann die Ablehnungsrate eines Modells beseitigen, während sich die Perplexität kaum verändert; hier ist der Grund, warum die Standardmetriken dies übersehen, und was Sie zu Ihren Gate-Funktionen hinzufügen sollten.
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