Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

A Quick Guide to Quantization for LLMs

4:19
 
Поширити
 

Manage episode 505932174 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.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

319 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 505932174 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.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

319 епізодів

All episodes

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити