Neuste Artikel für Quantisierung

Erkunde innovative Methoden in der globalen Optimierung mit Hilfe von Quantenmechanik.

Die Herausforderungen und Methoden beim Nachweis des schwer fassbaren Graviton-Teilchens erkunden.

DCTransformer verbessert die JPEG-Bildqualität, die während der Kompression verloren geht.

Augmentierte Quantisierung verbessert die Datenzuordnung und -darstellung für eine bessere Analyse.

Die Studie untersucht FP8-Formate für verbesserte Modellergebnisse und Effizienz.

Forschung zeigt Methoden, um Sprachmodelle zu komprimieren und dabei die Leistung bei der Codegenerierung zu erhalten.

Lern, wie LoRA es ermöglicht, grosse Modelle effizient auf handelsüblicher Hardware feinzujustieren.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Graph-Neuronalen-Netzwerken bei minimalem Leistungsverlust.

MixQuant optimiert die Bit-Breitenauswahl für tiefe neuronale Netze und sorgt für ein gutes Gleichgewicht zwischen Effizienz und Genauigkeit.

Die Möglichkeiten von SNNs in Edge-Computing-Anwendungen erkunden.

Eine Methode zur verbesserten Visualisierung von verstreuten Daten in der Partikeldynamik.

Eine Methode, um CNNs während des Trainings zu vereinfachen und die Leistung beizubehalten.

Eine Übersicht über Methoden zur Fernzustandsschätzung und dynamischer Quantisierung.

Diese Studie untersucht Methoden, um Daten genau trotz Störgeräuschen zu übertragen.

Lerne, wie Low-Bit-Akkumulatoren die Leistung von DNNs verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Ein Blick darauf, wie verteilte Optimierung grosse Datenherausforderungen angeht.

Dieser Artikel bespricht Techniken, um die Effizienz und Leistung von grossen Sprachmodellen zu verbessern.

Eine neue Technik zur Optimierung grosser Sprachmodelle, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

ApiQ für besseres Fein-Tuning und Quantisierung von grossen Sprachmodellen.

Dieser Artikel bespricht einen neuen Ansatz zur Verbesserung von Textgenerierungsmodellen mit Hilfe von Quantisierung.

Ein neuer Ansatz, um Sprachmodelle kleiner und schneller zu machen, indem man 1-Bit-Quantisierung verwendet.

Diese Studie untersucht, wie Modelkompression die Spracherkennung in lauten Umgebungen beeinflusst.

Neue Quantisierungsmethode verbessert die Leistung von grossen Sprachmodellen und verringert gleichzeitig die Grösse.

Neue Techniken verbessern die Quantisierung und gehen mit Ausreissern um, um die Modellleistung zu steigern.

Dieser Artikel verbindet klassische Modelle und Quantenmechanik mit mathematischen Strukturen.

Erforschung von modellfreien Steuerungstechniken unter eingeschränkten Kommunikationskanälen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Residual-Netzwerken auf FPGAs.

Erforschen, wie neuronale Netze genau auf unbekannten Daten vorhersagen können.

Untersuchung von Modellen zur Kompression, um die Effizienz zu steigern und Angriffe zu bekämpfen.

Die Balance zwischen Modellkompression und Vertrauenswürdigkeit in KI erkunden.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von tiefen neuronalen Netzen für Geräte mit begrenzten Ressourcen.

D'OH bietet neue Möglichkeiten, Signale effizient darzustellen.

In diesem Papier geht's um die Kosten und Verbesserungen von Niedrigpräzisions-Neuronalen Netzwerken.

Ein Verfahren vorstellen, um die Bildsuche mit verschiedenen Modelltypen zu verbessern.

Untersuchen, wie Quantisierung die Leistung und Generalisierung von neuronalen Netzwerken verbessern kann.

Bewertung von zugänglichen KI-Modellen zur Erstellung von Python-Code mit Standard-Hardware.

Neue Methoden ermöglichen es Nutzern, Spielwelten mit einfachen Beschreibungen zu erstellen.

Die Verbesserung von föderiertem Lernen durch hierarchische Strukturen und clevere Datenverwaltung.

Diese Studie bewertet, wie sich die Modellgrösse und Quantisierung auf die Leistung von Sprachmodellen auswirken.

Neue Techniken verbessern die Effizienz und Genauigkeit bei grossen Sprachmodellen.