Artigos mais recentes para Quantização

Explore métodos inovadores em otimização global usando mecânica quântica.

Explorando os desafios e métodos para detectar a partícula gravitônica, que é difícil de pegar.

O DCTransformer melhora a qualidade de imagem JPEG que se perdeu durante a compressão.

A quantização aumentada melhora o agrupamento e a representação de dados pra uma análise melhor.

Estudo explora formatos FP8 pra melhorar a eficiência e precisão dos modelos.

Pesquisas destacam métodos para comprimir modelos de linguagem sem perder desempenho na geração de código.

Aprenda como o LoRA permite o ajuste fino eficiente de grandes modelos em hardware de consumo.

Novos métodos melhoram a eficiência das redes neurais gráficas com perda mínima de performance.

MixQuant otimiza as escolhas de bit-width para redes neurais profundas, equilibrando eficiência e precisão.

Explorando o potencial das SNNs em aplicações de computação na borda.

Um método pra melhorar a visualização de dados dispersos na dinâmica de partículas.

Um método pra simplificar as CNNs durante o treino, mantendo a performance.

Uma visão geral dos métodos de estimativa de estado remoto e quantização dinâmica.

Esse estudo analisa métodos pra enviar dados de forma precisa em meio a interferência de ruído.

Aprenda como acumuladores de baixo bit melhoram o desempenho de DNN sem sacrificar a precisão.

Uma olhada em como a otimização distribuída enfrenta os desafios de grandes dados.

Esse artigo fala sobre técnicas pra melhorar a eficiência e o desempenho dos Modelos de Linguagem Grande.

Uma nova técnica pra otimizar modelos de linguagem grandes sem perder desempenho.

Apresentando o ApiQ pra melhorar o fine-tuning e a quantização de grandes modelos de linguagem.

Este artigo discute uma nova abordagem pra melhorar modelos de geração de texto usando quantização.

Uma nova abordagem pra deixar modelos de linguagem menores e mais rápidos usando quantização de 1 bit.

Este estudo analisa como a compressão de modelos afeta o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.

Novo método de quantização melhora o desempenho de modelos de linguagem grandes enquanto reduz o tamanho.

Novas técnicas melhoram a quantização enquanto lidam com outliers pra um desempenho melhor do modelo.

Este artigo liga modelos clássicos e mecânica quântica usando estruturas matemáticas.

Explorando técnicas de controle sem modelo em canais de comunicação limitados.

Um novo método melhora a eficiência de redes residuais em FPGAs.

Explorando como redes neurais conseguem prever com precisão dados que nunca viram antes.

Investigando métodos de compressão de modelos pra melhorar a eficiência e as defesas contra ataques.

Explorando o equilíbrio entre compressão de modelo e confiabilidade em IA.

Novos métodos melhoram a eficiência de redes neurais profundas para dispositivos com recursos limitados.

D'OH oferece novas maneiras de representar sinais de forma eficiente.

Este artigo fala sobre os custos e melhorias para redes neurais de baixa precisão.

Apresentando um jeito de melhorar a busca por imagens usando diferentes tipos de modelos.

Analisando como a quantização pode melhorar o desempenho e a generalização de redes neurais.

Avaliando modelos de IA acessíveis pra gerar código Python com hardware padrão.

Novos métodos permitem que os usuários criem mundos de jogo usando descrições simples.

Melhorando o aprendizado federado com estruturas hierárquicas e um manejo inteligente de dados.

Esse estudo avalia como o tamanho do modelo e a quantização impactam o desempenho do modelo de linguagem.

Novas técnicas melhoram a eficiência e a precisão em grandes modelos de linguagem.