SmoothQuant: quantização pós-treinamento precisa e eficiente para grandes modelos de linguagem - Code World

SmoothQuant: quantização pós-treinamento precisa e eficiente para grandes modelos de linguagem

Enterprise 2023-09-05 19:30:09 views: null

NoSuchKey

Acho que você gosta

Origin blog.csdn.net/LoveJSH/article/details/132114469

SmoothQuant: quantização pós-treinamento precisa e eficiente para grandes modelos de linguagem

Um dos grandes modelos de linguagem Atenção é tudo que você precisa --- Transformer

论文阅读 —— Quantização e treinamento de redes neurais para inferência eficiente apenas aritmética de inteiros

O valor de mercado caiu mais de um trilhão de yuans, e a Apple precisa urgentemente de um novo antídoto para grandes modelos de IA

ReLoRA, o sucessor do LoRA, está aqui para obter um treinamento mais eficiente de modelos grandes, sobrepondo múltiplas matrizes de atualização de baixa classificação.

Video-LLaMA: Fornecendo recursos visuais e auditivos para grandes modelos de linguagem

[Processamento de linguagem natural] Ajuste fino eficiente de modelos grandes: casos de uso de PEFT

Habilidades de raciocínio para grandes modelos de linguagem

Pré-treinamento contínuo de grandes modelos de linguagem

Bancos de dados vetoriais: o segredo por trás do poder dos grandes modelos de linguagem O que são bancos de dados vetoriais e por que são importantes para o LLM?

Lições aprendidas com GPT e modelos de linguagem grandes

O Ant Group confirmou que está desenvolvendo grandes modelos de linguagem e multimodais, chamados "Zhenyi"

Como construir uma plataforma eficiente de treinamento de modelos grandes de computação de alto desempenho na era SAM

Tutorial introdutório para quantização de modelos PyTorch personalizados

Ilusão ou Fato | HaluEval: Um Benchmark de Avaliação de Ilusão para Grandes Modelos de Linguagem

Instruct2Act: Mapeando instruções multimodais para ações de robôs usando grandes modelos de linguagem

SmoothQuant: Cuantización posterior al entrenamiento precisa y eficiente para modelos de lenguaje grandes

SmoothQuant: Cuantización posterior al entrenamiento precisa y eficiente para modelos de lenguaje grandes

Grandes modelos de linguagem em criptomoedas

Grandes modelos de linguagem, parte 1: BERT

MPDIoU: uma perda para a regressão de caixa delimitadora eficiente e precisa - notas de estudo em papel

Coleta e organização de conjuntos de dados para grandes modelos

Processamento de linguagem natural: uma introdução a grandes modelos de linguagem

VALSE 2023 | Inteligência artificial geral para CV: Inspiração de GPT e grandes modelos

5 principais desafios e soluções para implementação de grandes modelos em nível empresarial

Grandes modelos de linguagem e gráficos de conhecimento: oportunidades e desafios

Visão geral dos princípios da tecnologia eficiente de ajuste fino para parâmetros de modelos grandes (2) - BitFit, Prefix Tuning, Prompt Tuning

[Processamento de linguagem natural] [Modelo grande] Códigos de implementação LoRA e BLOOM-LORA para ajuste fino de métodos de modelos grandes com recursos muito baixos

WizardKM: capacitando grandes modelos de linguagem para seguir instruções complexas

Novas ideias para ganhar dinheiro com grandes modelos de linguagem natural AIGC

Recomendado

Clasificación

Diario

Más

2025-04-13(0)

2025-04-12(0)

2025-04-11(0)

2025-04-10(0)

2025-04-09(0)

2025-04-08(0)

2025-04-07(0)

2025-04-06(0)

2025-04-05(0)

2025-04-04(0)