量子化 に関する最新の記事

BrightFitは、新しい二段階のリトリーバルアプローチでコースの提案を強化します。

言語モデルの長文コンテキストパフォーマンスを向上させる方法の評価。

モバイルデバイス向けの効率的な方法を使った音声品質予測の進歩。

連続データをもっとシンプルで離散的な形に変える方法。

プルーニングと量子化を組み合わせることで、小型デバイス向けのDNNの効率が向上するよ。

さまざまなネットワーク構造での分散学習をより良くするための量子化技術を検討中。

この記事では、フェデレーテッドラーニングにおけるFP8の利点について探ります。

異なる言語で量子化がパフォーマンスにどう影響するかを勉強中。

GPTQTは、大規模言語モデルの量子化において効率と性能を向上させ、AIをもっと身近にしてくれるんだ。

この論文では、有害なミームを効果的に特定して管理する方法を紹介してるよ。

ISQuantは、効率的なモデル展開のための新しい量子化アプローチを提供します。

限られたリソース向けにDRLモデルを最適化するための量子化とプルーニングの評価。

圧縮言語モデルの安全性問題についての考察。

新しい方法で、バイナリニューラルネットワークの故障時の性能が向上したよ。

キャロル対称性の研究とその現代物理学への影響。

研究は、修正された電磁気モデルであるModMaxの量子挙動に焦点を当てている。

効果的な外れ値管理でモデルのパフォーマンスを向上させる新しい方法。

新しいディープラーニング手法が画像圧縮の効率と品質を向上させてるよ。

この研究は、機械学習とFPGA技術を使ってキュービットの測定を向上させるんだ。

マイクロコントローラーでDNNをトレーニングすると、スマートテクノロジーの効率とプライバシーが向上するよ。

通常ラグランジアンの概要と、それが数学や物理学で果たす役割。

この記事では、量子化がトランスフォーマー言語モデルのトレーニング効率をどう向上させるかを探るよ。

MCU-MixQは、マイクロコントローラ上でAIモデルのパフォーマンスを向上させ、リソースの使用を最適化するんだ。

研究によると、地元のLLMと多数決を通じて感情分析が改善されたんだって。

RNNを最適化するテクニック、Mambaと量子化の課題に焦点を当てて。

特定の分野に合わせた小さいモデル、例えば医療とか、すごく可能性があるね。

新しい方法でリソースが限られたデバイス向けのディープラーニングモデルが強化される。

MIDI音楽制作の概要とその表現力の可能性。

精度を犠牲にせずにスピーカーダイアライゼーションを高速化する方法。

新しい方法が、限られたハードウェアで強力なモデルを効率的に動かすことを目指してるよ。

モデルサイズを減らして、低精度フォーマットで効率を上げる。

大規模言語モデルを最適化して、パフォーマンスと効率を向上させる方法を学ぼう。

インストラクションチューニングと量子化を使って、LLMを活用してeコマースのタスクを向上させる。

アンテナの数が1ビットMIMO通信のパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

HW-NASとACOを組み合わせて効率的なニューラルネットワークを作る。

推論中のLLMパフォーマンス向上のための技術を探る。

新しい方法がマルチモーダル大規模言語モデルの効率とパフォーマンスを向上させる。

PQV-MobileがViTsを強化して、効率的なモバイルアプリケーションを実現する方法を学ぼう。

弦理論の原則と課題についての見直し。

研究は新しい量子化スキームを通じてブラックホールに関する新しい見解を提供している。