Reduciendo la complejidad de modelos de deep learning para EEG en wearables
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#cuantización
TWLA: Cuantización post-entrenamiento pesos ternarios y activaciones de bajo bit
Descubre cómo TWLA, mediante cuantización post-entrenamiento, reduce el tamaño y acelera la inferencia de LLMs usando pesos ternarios y activaciones de 4 bits.
TWLA: Cuantización con pesos ternarios y activaciones de 4 bits
TWLA permite cuantizar LLMs a pesos ternarios y activaciones de 4 bits, reduciendo el costo de inferencia sin perder precisión.
ReSET: Razonamiento NVFP4 Preciso y Crítico en Latencia
Descubre ReSET, un método que mejora la precisión de modelos de razonamiento en NVFP4 mediante escalado de temperatura por pasos, con hasta 2.5x de aceleración en decodificación.
De 8GB a 70B: Guía de hardware para LLMs locales
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SPEAR: Recuperación adaptativa post-cuantización para servir LLMs eficientes
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Optimización distribuida con métodos primal-dual cuantizados
Descubre q-PDGD, un método primal-dual cuantizado que logra convergencia lineal en optimización distribuida con gradientes estocásticos y comunicación de bits limitados.
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Detección de anomalías ECG con autoencoder federado y privacidad en edge
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Cuantización de Ideogram 4.0: INT8 y GGUF en GPUs de consumo
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¿Qué límites impone la cuantización en la recuperación densa top-k?
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LC-QAT: Cuantificación de 2 bits eficiente en datos para LLMs
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SpectrumKV optimiza la transferencia de caché KV con precisión mixta por token, reduciendo el TTFT hasta un 62%. ¡Mejora el rendimiento de tus LLM!