Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Quantization
turbovec: Стиснення ембеддингів RAG у 16 разів за допомогою TurboQuant у Rust
TurboVec переносить TurboQuant від Google у Rust та зменшує розмір індексів RAG embedding у 16 разів без необхідності тренування. Де він кращий за FAISS та коли інший інструмент підходить краще.
10 хв читанняMiniCPM5-2B проти 4B: чому агентний підхід розповідає іншу історію
MiniCPM5-2B перевершує своїх конкурентів 4B за результатами одноразових виконань, але відстає у два-три рази у сценаріях з агентним підходом. Проблеми з тестовими завданнями та продуктивність Ollama.
10 хв читанняBitNet і Cassandra: як тернарні ваги пришвидшують локальні LLM на CPU
Шість висновків щодо 1,58-бітної BitNet, спекулятивного декодування та Cassandra: інференція локальних LLM у 6,17 разів швидша на процесорах x86, споживання енергії на 82,2% менше, та та сама точність.
4 хв читанняКоли модель так і не відповідає: тихі збої, яких не видно в оцінках галюцинацій
Два чекпойнти, дві квантизації та два рантайми на вигаданих назвах: одна модель мовчить по кілька хвилин, а уважний грейдер показує те, що пропускають оцінки.
11 хв читанняЯк QLoRA донавчає великі моделі на малих GPU: основи 4-бітного підходу
Розбираємо QLoRA з нуля: чому повне донавчання дороге, як поєднуються LoRA-адаптери та 4-бітна квантизація і коли цей підхід пасує вашому проєкту.
8 хв читанняПорівняння векторної квантації: інт8 проти бінарної квантації щодо точності та обсягу зберігання
Виміряйте, як інт8 та бінарна квантація впливають на точність та обсяг зберігання ембеддингів, чому бінарна квантація може призводити до зниження якості, та як вибрати безпечний рівень стиснення.
4 хв читанняПеревірка технічних можливостей для роботи з моделями класу 100 мільярдів на локальному обладнанні
Чи може робоча станція запустити LLM класу 100 мільярдів параметрів локально? Вирішують це рівень розрідженості MoE, квантація, розмір кешу KV та обчислення з використанням VRAM, а не кількість параметрів, зазначена у заголовку.
11 хв читанняКоли етапи квантування спричиняють плутанину та тихо порушують безпеку моделі
Квантація кешу KV з низькою кількістю бітів може усунути ефект відмов моделі, при цьому показник перплекситету майже не змінюється; ось чому стандартні метрики це не фіксують та що слід додати до вашого механізму керування.
7 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.