Artwork

A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

A Quick Guide to Quantization for LLMs

4:19
 
Megosztás
 

Manage episode 505932174 series 3474148
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/a-quick-guide-to-quantization-for-llms.
Quantization is a technique that reduces the precision of a model’s weights and activations.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai, #llm, #large-language-models, #artificial-intelligence, #quantization, #technology, #quantization-for-llms, #ai-quantization-explained, and more.
This story was written by: @jmstdy95. Learn more about this writer by checking @jmstdy95's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Quantization is a technique that reduces the precision of a model’s weights and activations. Quantization helps by: Shrinking model size (less disk storage) Reducing memory usage (fits in smaller GPUs/CPUs) Cutting down compute requirements.

  continue reading

334 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 505932174 series 3474148
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/a-quick-guide-to-quantization-for-llms.
Quantization is a technique that reduces the precision of a model’s weights and activations.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai, #llm, #large-language-models, #artificial-intelligence, #quantization, #technology, #quantization-for-llms, #ai-quantization-explained, and more.
This story was written by: @jmstdy95. Learn more about this writer by checking @jmstdy95's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Quantization is a technique that reduces the precision of a model’s weights and activations. Quantization helps by: Shrinking model size (less disk storage) Reducing memory usage (fits in smaller GPUs/CPUs) Cutting down compute requirements.

  continue reading

334 epizódok

所有剧集

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás