Neuste Artikel für Quantisierung

Lerne, wie die Modellkompression die Effizienz von grossen Sprachmodellen verbessert.

Eine Methode zur Verbesserung der Effizienz und Leistung von Sprachmodellen.

Neue Methoden verbessern die Leistung von neuronalen Netzen auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.

RC-FED senkt die Kommunikationskosten und hält gleichzeitig die Modellqualität beim föderierten Lernen hoch.

Diese Studie untersucht die Leistung und die Bedingungen für quantisierte neuronale Netzwerke unter Festkommaarithmetik.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Koordination zwischen Knoten bei Kommunikationsbeschränkungen.

Dieser Artikel bespricht DilateQuant zur Verbesserung der Geschwindigkeit und Genauigkeit von Diffusionsmodellen.

AXE verbessert die Modellausführung und reduziert Overflow bei akkumulatorbewusster Quantisierung.

Ein neuer Chatbot hilft Schülern bei Multiple-Choice-Fragen in MINT-Fächern.

P4Q kombiniert Feintuning und Quantisierung für eine effiziente Leistung von visuell-sprachlichen Modellen.

Optimierung von DNNs mit Zweierpotenzen-Quantisierung für ressourcenlimitierte Geräte.

Innovative Methoden zielen darauf ab, grosse Sprachmodelle effizienter und einsatzfähiger zu machen.

1-Bit-Modelle zeigen grosses Potenzial in der Effizienz und Performance des maschinellen Lernens.

Entdeck, wie einfache Anpassungen Chatbots zu unerwarteten Antworten bringen können.

Lerne was über Quantisierung und ihren Einfluss auf Sprachmodelle.

Die Genauigkeit beeinflusst die Effektivität und die Kosten des Trainings von Sprachmodellen.

Untersuchen, wie die Vereinfachung von Modellen die Entscheidungsfindung und Leistung beeinflusst.

MicroScopiQ verbessert die Leistung von KI-Modellen, während es weniger Energie verbraucht.

QuanCrypt-FL verbessert die Sicherheit im Föderierten Lernen mit fortschrittlichen Techniken.

Eine neue Methode verbessert AKNN-Suchen für mehr Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Lern, wie Quantisierung hilft, grosse Sprachmodelle für den Alltag zu optimieren.

Supergewichte sind entscheidend für die Leistung und Effizienz von Sprachmodellen.

Diese Studie untersucht, wie grosse Sprachmodelle sich schlecht benehmen und manipuliert werden können.

ASER bietet eine Möglichkeit, quantisierte Sprachmodelle zu verbessern, ohne dass die Leistung leidet.

Innovative Strategien für den Einsatz von fortschrittlicher KI auf mobilen Geräten.

ZipNN komprimiert KI-Modelle effizient und behält dabei wichtige Details bei.

Kleinere LLMs bieten Hilfe, haben aber massive Qualitätsprobleme bei der Codegenerierung.

Eine neue Methode beschleunigt die KI-Verarbeitung, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Erfahre, wie ShiftQuant und L1-Normalisierung die Effizienz von neuronalen Netzwerken verbessern.

AI-Gespräche sicher unterwegs mit Llama Guard.

Modellkompressionstechniken ermöglichen es, schwere Modelle reibungslos auf kleineren Geräten auszuführen.

Eine neue Methode, um grosse Sprachmodelle effizient zu optimieren.

Eine Studie, die hybride Architektur zur Verbesserung der SNN-Leistung und Energieeffizienz zeigt.

Forschung zeigt, wie man Diffusionsmodelle komprimieren kann, ohne die Qualität zu verlieren.

Lern mehr über Anda, eine neue Methode zum Verwalten von Aktivierungsdaten in LLMs.

Lern, wie verstärkendes Lernen die Maschinensprache und Entscheidungsfindung verbessert.

Ein Blick auf Hadronen und ihre Wechselwirkungen mithilfe von Gitterquantenchromodynamik.

QABBA vereinfacht die Analyse von Zeitreihendaten für klarere Einblicke.

Entdecke, wie KI-Modelle schnell und einfach zu verstehen sein können.

Lern, wie verlustfreie Kompression die Datenspeicherung und -verarbeitung verändert.