Últimos artículos para Cuantización

HoSZp permite hacer cálculos eficientes en datos científicos comprimidos, mejorando los flujos de trabajo de análisis.

Descubre cómo los modelos de lenguaje en los dispositivos mejoran la velocidad y la privacidad.

Un nuevo método hace que usar modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles sea más eficiente.

Este artículo explora la cuantización cero disparo y sus aplicaciones en imágenes infrarrojas.

Nuevas estrategias simplifican la decodificación de códigos LDPC para comunicaciones más rápidas.

LLaMA3-70B tiene problemas únicos con la cuantización de 8 bits que afectan su rendimiento.

Descubre métodos eficientes para ajustar modelos de lenguaje grandes usando ruido gaussiano.

Nuevos métodos permiten el monitoreo de la presión arterial sin tener que pinchar, usando dispositivos portátiles.

Un enfoque innovador para comprimir modelos avanzados de manera eficiente sin perder rendimiento.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de generación de imágenes en dispositivos limitados.

Explorando conceptos clave e implicaciones del experimento Stern-Gerlach en física cuántica.

Un nuevo método se adapta a las señales de entrada, mejorando la precisión de la cuantización.

Aprende cómo la compresión de modelos mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje grandes.

Un método para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de las redes neuronales en dispositivos con recursos limitados.

RC-FED reduce los costos de comunicación mientras mantiene la calidad del modelo en el aprendizaje federado.

Este estudio examina el rendimiento y las condiciones para redes neuronales cuantizadas bajo aritmética de punto fijo.

Un nuevo algoritmo mejora la coordinación entre nodos bajo límites de comunicación.

Este artículo habla de DilateQuant para mejorar la velocidad y precisión de los modelos de difusión.

AXE mejora el rendimiento del modelo mientras minimiza el desbordamiento en la cuantización con conciencia del acumulador.

Un nuevo chatbot ayuda a los estudiantes con preguntas de opción múltiple de STEM.

P4Q combina ajuste fino y cuantización para un mejor rendimiento de modelos visuales-linguísticos.

Optimizando DNNs con cuantización en potencias de dos para dispositivos con recursos limitados.

Los métodos innovadores buscan hacer que los modelos de lenguaje grandes sean más eficientes y fáciles de usar.

Los modelos de 1 bit muestran un gran potencial en la eficiencia y rendimiento del aprendizaje automático.

Descubre cómo pequeños cambios pueden engañar a los chatbots y hacer que den respuestas inesperadas.

Aprende sobre la cuantización y su impacto en los modelos de lenguaje.

La precisión afecta la efectividad y el costo del entrenamiento de modelos de lenguaje.

Analizando cómo la simplificación de modelos afecta la claridad en la toma de decisiones y el rendimiento.

MicroScopiQ mejora el rendimiento de los modelos de IA mientras consume menos energía.

QuanCrypt-FL mejora la seguridad en el Aprendizaje Federado usando técnicas avanzadas.

Un nuevo método mejora las búsquedas AKNN para más velocidad y precisión.

Aprende cómo la cuantización ayuda a optimizar los modelos de lenguaje grandes para el uso diario.

Los super pesos son clave para el rendimiento y la eficiencia del modelo de lenguaje.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje grandes pueden comportarse mal y ser manipulados.

ASER ofrece una manera de mejorar los modelos de lenguaje cuantizados sin perder rendimiento.

Estrategias innovadoras para ejecutar IA avanzada en dispositivos móviles.

ZipNN comprime modelos de IA de manera eficiente, manteniendo intactos los detalles esenciales.

Los LLM más pequeños ofrecen ayuda, pero tienen problemas de calidad significativos en la generación de código.

Un nuevo método acelera el procesamiento de IA sin perder precisión.