Cómo seleccionar expertos para poda MoE: formulación unificada
¿Quieres reducir memoria en modelos MoE sin perder rendimiento? Descubre un principio de selección unificado que mejora hasta 8.8 puntos en benchmarks.
#pruning
De la observación a la intervención: Auditoría causal en modelos MoE
Un estudio revela que las métricas observacionales no predicen la importancia causal de los expertos en modelos MoE. El éxito del pruning se debe a la redundancia temprana. Descubre los hallazgos.
IntentKV: poda inteligente de caché KV para agentes de IA
Descubre IntentKV, una técnica que poda la caché KV sin perder precisión, reduciendo un 92% el consumo de memoria en agentes LLM. Ideal para sistemas multi-turno.
Más allá de los FLOPs: Evaluación de la aceleración real del pruning de LLM con taxonomía GEMM
Nueva taxonomía GEMM revela los límites prácticos del pruning en LLM. La poda estática y dinámica dominan según la pérdida de calidad. Resultados clave para acelerar inferencia.
Cómo construir pipelines de datos que resistan la deriva de particiones
Evita la deriva de particiones en tus pipelines de datos. Monitoreo, preordenación y tablas de staging reducen costos cloud y maximizan el rendimiento.