Neuste Artikel für Quantisierung

BrightFit verbessert die Kursvorschläge durch einen neuen zweistufigen Abrufansatz.

Methoden zur Verbesserung der Leistung bei langen Kontexten in Sprachmodellen bewerten.

Fortschritte bei der Vorhersage der Sprachqualität mit effizienten Methoden für mobile Geräte.

Eine Methode, um kontinuierliche Daten in eine einfachere, diskrete Form umzuwandeln.

Die Kombination von Pruning und Quantisierung macht DNN-Effizienz für kleinere Geräte einfacher.

Untersuchung von Quantisierungstechniken für besseres verteiltes Lernen über verschiedene Netzwerkstrukturen hinweg.

Dieser Artikel untersucht die Vorteile von FP8 im föderierten Lernen.

Untersuchen, wie Quantisierung die Leistung in verschiedenen Sprachen beeinflusst.

GPTQT steigert die Effizienz und Leistung bei der Quantisierung grosser Sprachmodelle und macht KI zugänglicher.

Dieses Papier stellt eine Methode vor, um schädliche Memes effektiv zu identifizieren und zu verwalten.

ISQuant bietet einen neuen Ansatz zur Quantisierung für eine effiziente Modellauslieferung.

Quantisierung und Pruning bewerten, um DRL-Modelle für begrenzte Ressourcen zu optimieren.

Ein Blick auf die Sicherheitsbedenken bei komprimierten Sprachmodellen.

Neue Methode verbessert die Leistung von Binären Neuronalen Netzwerken bei Fehlern.

Studie über Carrollsche Symmetrien und ihre Auswirkungen in der modernen Physik.

Die Forschung konzentriert sich auf das Quanteverhalten von ModMax, einem modifizierten Elektrodynamikmodell.

Eine neue Methode, die die Modellleistung durch effektives Outlier-Management verbessert.

Neue Deep-Learning-Methoden verbessern die Effizienz und Qualität der Bildkompression.

Diese Studie verbessert Qubit-Messungen mit Hilfe von maschinellem Lernen und FPGA-Technologie.

Das Trainieren von DNNs auf Mikrocontrollern steigert die Effizienz und Privatsphäre in smarter Technologie.

Eine Übersicht über reguläre Lagrange-Funktionen und ihre Rolle in Mathematik und Physik.

Dieser Artikel untersucht, wie Quantisierung die Effizienz des Trainings von Transformer-Sprachmodellen verbessern kann.

MCU-MixQ verbessert die Leistung von KI-Modellen auf Mikrocontrollern, indem es die Ressourcennutzung optimiert.

Studie zeigt, dass sentimentale Analyse durch lokale LLMs und Mehrheitsabstimmung besser wird.

Techniken zur Optimierung von RNNs, mit Fokus auf Mamba und Herausforderungen bei der Quantisierung.

Kleinere Modelle, die auf bestimmte Bereiche wie Medizin zugeschnitten sind, haben grosses Potenzial.

Neue Methode verbessert Deep-Learning-Modelle für Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Ein Überblick über die MIDI-Musikproduktion und ihr Ausdruckspotenzial.

Methoden zur Beschleunigung der Sprecherdiarisierung, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Neue Methoden zielen darauf ab, leistungsstarke Modelle effizient auf begrenzter Hardware laufen zu lassen.

Die Modellgrösse reduzieren und die Effizienz mit niedrigeren Präzisionsformaten verbessern.

Lerne Methoden, um grosse Sprachmodelle für bessere Leistung und Effizienz zu optimieren.

LLMs nutzen, um E-Commerce-Aufgaben durch Instruction Tuning und Quantisierung zu verbessern.

Untersuchen, wie Antennenanzahl die Leistung von 1-Bit MIMO-Kommunikation beeinflusst.

Kombination von HW-NAS und ACO für effiziente neuronale Netzwerke.

Techniken erkunden, um die Leistung von LLMs während der Inferenz zu verbessern.

Ein neues Verfahren verbessert die Effizienz und Leistung von multimodalen grossen Sprachmodellen.

Erfahre, wie PQV-Mobile ViTs für effiziente mobile Anwendungen verbessert.

Ein Blick auf die Prinzipien und Herausforderungen der Stringtheorie.

Forschung liefert neue Perspektiven auf schwarze Löcher durch ein neues Quantisierungschema.