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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: Quantization
turbovec: Comprime embeddings RAG 16x con TurboQuant en Rust
TurboVec lleva TurboQuant de Google a Rust y reduce los índices de incrustación RAG 16 veces sin necesidad de entrenamiento. En qué supera a FAISS y cuándo otro herramienta es más adecuada.
10 min de lecturaMiniCPM5-2B vs 4B Rivals: Por qué un arnés agente cuenta una historia diferente
MiniCPM5-2B supera a sus rivales 4B en puntuaciones de un solo disparo, pero queda dos a tres veces por detrás en sistemas de agente. Confusión en las pruebas de referencia y rendimiento de Ollama.
10 min de lecturaBitNet y Cassandra: cómo los pesos ternarios aceleran los LLM locales en CPU
Seis hallazgos sobre BitNet de 1,58 bits, decodificación especulativa y Cassandra: inferencia local de LLM hasta 6,17 veces más rápida en CPUs x86, un 82,2% menos de energía consumida y la misma precisión.
4 min de lecturaCuando un modelo nunca termina: fallos silenciosos que las métricas de alucinación no muestran
Dos checkpoints, dos cuantizaciones y dos runtimes probados con nombres inventados: un modelo se queda callado durante minutos y un evaluador cuidadoso revela lo que las puntuaciones pasan por alto.
11 min de lecturaCómo QLoRA ajusta modelos grandes en GPU pequeñas: lo básico de los 4 bits
Entiende QLoRA desde cero: por qué el ajuste fino completo sale caro, cómo se combinan los adaptadores LoRA y la cuantización a 4 bits y cuándo encaja este enfoque en tu proyecto.
8 min de lecturaCuantización de vectores comparada: int8 frente a binaria en recall y almacenamiento
Mide cómo cambian el recall y el almacenamiento de los embeddings con la cuantización int8 y la binaria, por qué la binaria puede hundirse y cómo elegir un nivel de compresión seguro.
4 min de lecturaRevisión práctica de los requisitos de hardware para ejecutar modelos de clase 100B localmente
¿Puede una estación de trabajo ejecutar localmente un LLM de clase 100B? La escasez en MoE, la cuantización, el tamaño del caché KV y los cálculos de VRAM son los factores decisivos, no la cantidad de parámetros mencionada en los titulares.
11 min de lecturaCuando las pasadas de cuantización generan perplejidad y rompen en silencio la seguridad del modelo
La cuantización de la caché KV de pocos bits puede eliminar las rechazos de un modelo mientras la perplejidad apenas cambia; aquí está por qué las métricas estándar no lo detectan y qué agregar a su mecanismo de control.
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