Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : Quantization
turbovec : Comprime les embeddings RAG 16x à l’aide de TurboQuant en Rust
TurboVec introduit TurboQuant de Google dans Rust et réduit de 16 fois les index d’incorporation RAG sans entraînement. Où il surpasse FAISS et quand un autre outil convient mieux.
10 min de lectureMiniCPM5-2B contre 4B : pourquoi un système d’exploitation agentiel raconte une histoire différente
MiniCPM5-2B bat ses concurrents 4B en termes de scores sur une seule tentative, mais reste deux à trois fois en retrait dans les environnements agents. Problèmes de benchmark et faible débit d’Ollama.
10 min de lectureBitNet et Cassandra : comment les poids ternaires accélèrent les LLM locaux sur les processeurs.
Six constats concernant BitNet à 1,58 bit, la décodage spéculatif et Cassandra : l’inférence de modèles LLM locaux jusqu’à 6,17 fois plus rapide sur des CPU x86, avec 82,2 % moins d’énergie consommée, pour une précision identique.
4 min de lectureLorsqu’un modèle ne termine jamais : des échecs silencieux cachés derrière les scores de hallucinations
Deux points de contrôle, deux quantifications et deux temps d’exécution ont été testés à l’aide de noms fictifs : un modèle reste silencieux pendant des minutes, et un correcteur minutieux révèle ce que les notes omettent.
11 min de lectureComment QLoRA affine les grands modèles sur de petites GPU : bases du 4 bits
Comprendre QLoRA de A à Z : pourquoi le fine-tuning complet est coûteux, comment les adaptateurs LoRA et la quantification 4 bits s’associent, et quand cette approche convient à votre projet.
8 min de lectureComparaison des quantifications vectorielles : Int8 contre binaire – taux de rappel et espace de stockage
Mesurer en quoi la quantification int8 et binaire modifient le taux de rappel et l’espace de stockage des embeddings, pourquoi la quantification binaire peut entraîner une perte d’information, et comment choisir un niveau de compression sûr.
4 min de lectureVérification pratique des exigences matérielles pour exécuter localement des modèles de l’ordre de 100 milliards d’unités
Une station de travail peut-elle exécuter localement un LLM de la classe 100B ? C’est la sparsité MoE, la quantification, la taille du cache KV et les besoins en VRAM qui décident de cela, et non le nombre de paramètres indiqué dans les titres.
11 min de lectureLorsque les passes de quantification dépassent le niveau de perplexité et compromettent discrètement la sécurité du modèle
La quantification de la mémoire cache KV à faible nombre de bits peut éliminer les refus d’un modèle sans que la perplexité ne change presque pas ; voici pourquoi les métriques standard ne le détectent pas et ce qu’il convient d’ajouter à votre mécanisme de contrôle.
7 min de lecture
À propos de ces articles
Devis en 24 h
Besoin du même stack en couche opérateur ? Envoyez le brief — devis sous 24 h.