量子化 に関する最新の記事

機械学習における安全なデータ処理のためのフレームワーク。

この記事では、深層学習における量子化対応トレーニングのための効果的な勾配推定器について話してるよ。

ディープニューラルネットワークの効率とセキュリティを向上させる方法を探ろう。

精度とパフォーマンスを維持しながら、LLMを量子化する効果的な方法を学ぼう。

この研究は、低ランク分解を通じて大規模言語モデルの記憶効率を調査している。

SmoothQuantとGPTQを組み合わせると、大規模言語モデルの効率とパフォーマンスが向上するよ。

敵対的サンプルに対するDNNの弱点とその影響を調べること。

効率的な画像処理のために正確さを保ちながらCNNを圧縮する新しい方法。

PVチューニングは、大規模言語モデルのファインチューニングと圧縮を改善する。

新しい方法が言語モデルの量子化中のモデル性能を向上させる。

新しい技術のおかげで、消費者向けのハードウェアでメモリを減らしつつ、大きなニューラルネットワークのトレーニングが可能になったよ。

量子化された言語モデルの危険性とその悪用の可能性を調べる。

HGQが深層学習モデルの速度と精度を最適化する方法を学ぼう。

小さいデバイスでディフュージョン・トランスフォーマーをもっと効果的に動かす新しい方法。

スパース性と量子化技術を使ってディープラーニングモデルを最適化する研究。

量子化後のLLMパフォーマンスに対するキャリブレーションセットの質の影響を考察中。

新しい方法で離散データ分析のデータプライバシーが改善される。

DSNNは本物のニューロンみたいに情報を処理して、データ処理の効率がアップするんだ。

強化学習における意思決定を向上させるための表現学習を使った方法。

新しい手法で画像や動画の生成速度と品質が向上したよ。

ノイズの多いチャネルで効率的なデータ伝送のための量子化技術に関する研究。

リソースの少ないデバイスでLLMをファインチューニングする方法を紹介します。

Tenderは大規模言語モデルを効率的に使うための新しい解決策を提供するよ。

エネルギーを節約しつつ、画質を落とさずに画像を圧縮する方法を探ってみて。

大規模言語モデルの意思決定プロセスに関する研究。

より良いアクセシビリティのための機械翻訳評価指標に関する新しいアプローチ。

QuEEは、効率的な機械学習のために量子化と早期終了を組み合わせているよ。

この記事では、機械学習システムにおける個人データを保護する方法を紹介するよ。

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。