STaR-Quant: Cuantificación post-entrenamiento para modelos de lenguaje difusos
STaR-Quant mejora la cuantificación de baja precisión en DLLMs, logrando 1.69x aceleración y 3.14x ahorro de memoria sobre FP16. Descubre cómo optimizar tu modelo.
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