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BitTransformer界隈に激震!ついに使える乗算フリーLLMが登場!?

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【v1.1アプデ】SDXLモデルを半分に圧縮!?モデルをFP8に量子化してストレージを解放せよ!

4週間前

いちばんやさしいローカル LLM

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オーディオの量子化 bit 深度は何 bit 必要なのか?

1か月前

【論文瞬読】多言語AIの公平性を考える:大規模言語モデルの量子化が与える影響とは

2か月前

ローカルLLMの長文推論、メモリ使用量を節約する方法:KVキャッシュの量子化

3か月前

「量子化」の意味が分かった音楽家

Stable Diffusionのモデルを量子化して画像生成する

2か月前

BitNet&BitNet b158の実装①

6か月前

覚え書き:Hugging face 上でモデルの量子化が実行できそうです

1か月前

[Mac]Meta-Llama-3-8Bをgguf変換して量子化してみました

4か月前

次回のnoteの更新(金曜日くらい)で、Stable Diffusionの量子化を試した結果を公開するので、興味があったら見に来てください。

2か月前

BitNet&BitNet b158の実装②

6か月前

【実験】Claude 3 Opusに論文を読ませて、要約させる:BitNetとBMTの比較

6か月前

色々なライブラリでLLMを量子化してみる

2か月前

BitNet&BitNet b158の実装③

6か月前

BitNet&BitNet b158の実装④

5か月前

llama.cppでHuggingFaceモデルを4bit量子化😚【GoogleColab】/大塚

3か月前

量子化LLMが描く未来 - 効率、倫理、そして信頼性の向上へ

2か月前

Stable Diffusionのモデルを量子化(Q8)して推論した結果がこちら・・・ 1step: 8秒(512*256) * 16STEPなので、おおよそ2分/枚で作成される。もちろん、GPUは使用していない。画像のサイズで生成時間が大きく変動。CPUで変わるかは気になる

2か月前

スパース推定アルゴリズムと量子化技術による大規模言語モデルのデータ圧縮

4か月前

キャリブレーションデータにもっと気を配ろうの話

8か月前

BitNetにおけるSTE(Straight-Through Estimator)の実装

5か月前

【生成AI】入門者としておさえておきたい「大規模言語モデル(LLM)の現状の全体感」(2/3)

¥200
4か月前

CommandR+量子化の簡易比較テスト(dranger氏のtxtを使用)追記ローカルでのiq1_sテスト

5か月前

【ローカルLLM】Mixtral-8x7bをllama.cppで試す

9か月前

BitNet&BitNet b158の実装:参照まとめ

6か月前

llama.cppをローカル起動してFastAPIでAPI化

6か月前

The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers

3か月前

日本語対応の大規模言語モデル(LLM)をローカル環境で試す:VRAM 8GBの挑戦

¥300
5か月前

Google ColabでQLoRA したLlama-3をMLXモデル(macOS)へ変換する

4か月前

GoogleColabでHuggingFaceのモデルをGGUFフォーマットに変換🔄/大塚

3か月前

第二量子化を波動関数の量子化だと思ってる方へ

5か月前

驚愕の2ビット量子化LLM/GGUF

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16GBのVRAMで4bit量子化版のCommand R+ 104B版を動作させる

QJL: 1-Bit Quantized JL Transform for KV Cache Quantization with Zero Overhead

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Flux VAE

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Fine Tuning LLM for Enterprise: Practical Guidelines and Recommendations

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Optimal Clipping and Magnitude-aware Differentiation for Improved Quantization-aware Training

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CALM2-7BをAWQで4bit量子化&高速推論

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AutoGPTQ と transformers によるLLMの軽量化

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git pull というコマンドとQwenの実行:mlx-exampleにて

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QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving

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りんえもんに聞く(Google Colabコード付)/不破静六

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Low-Cost Language Models: Survey and Performance Evaluation on Python Code Generation

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あなたの「もしもし」がデジタルデータに変換される!VoIPのA/D変換

【7問】アナログ-デジタル変換のデータ量計算(FE計算シリーズ)

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【ローカルLLM】Llama 2のコンテキスト長を15Kトークン超に拡大する

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光りろん研究室! B4輪講 第3回(密度演算子、電磁場の量子化、第二量子化)

東京大学の松尾研究室の100億パラメータのLLM「weblab-10b」の実行方法