Más allá de la eficiencia: Aprendizaje por refuerzo mejorado por cuantización para LLMs
Aprende sobre cómo mejorar el aprendizaje por refuerzo mediante la cuantización. Descubre más aquí.
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Estudio de optimizadores bajo cuantización para mejorar el rendimiento de algoritmos con precisión reducida.
Guía práctica de cuantización de LLMs: reduce tamaño, memoria y coste de inferencia (PTQ, QAT, int8/int4) con calibración y despliegue seguro; soluciones de Q2BSTUDIO.
Qué es la cuantización de modelos de lenguaje y cómo convertir LLMs a 8-bit o 4-bit para correr en portátiles y edge devices. Ahorra memoria y CPU, con trade-offs de precisión.
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Cuantización log-quant reduce 4× la memoria de modelos CNN-RNN para detección en tiempo real de sonidos pulmonares en dispositivos edge, con personalización por paciente y despliegue seguro en AWS/Azure.
Aprende a convertir señales analógicas en digitales con muestreo, cuantización y codificación mediante una simulación sencilla. Descubre aplicaciones en software a medida e IA con Q2BSTUDIO.
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Muestreo y cuantización: cómo la tasa de muestreo y los niveles de cuantización afectan la fidelidad de una señal analógica, con ejemplos y simulaciones en MATLAB.
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