за 6 месяцев.
А что бы вы сделали с этими деньгами?
за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу? 
. Как это работает? 
. Расскажите подробнее! 
«`html
Что такое квантование и его важность?
Квантование — это важная техника в машинном обучении, которая сжимает данные моделей. Это помогает большим языковым моделям (LLM) работать более эффективно. С увеличением размеров и сложности моделей их использование становится сложнее из-за высоких требований к памяти. Квантование решает эту проблему, уменьшая объем памяти, который требуют модели, и открывая их для более широкого применения.
Преимущества посттренировочного квантования (PTQ)
PTQ позволяет сжимать веса моделей без повторного обучения, что делает этот метод экономичным и масштабируемым.
Проблемы с большими языковыми моделями
Большие модели требуют много памяти, что ограничивает их использование на устройствах с ограниченными ресурсами. Например, модели свыше 200 ГБ могут быстро исчерпывать возможности памяти, даже на мощных графических процессорах.
Новые методы квантования
Существующие методы, такие как QuIP# и AQLM, пытаются сжать веса до 2 или 4 бит, но могут столкнуться с проблемами, связанными с объемами памяти и скоростью работы. Например, кодовые книги, используемые для векторного квантования (VQ), требуют много памяти для хранения, что замедляет процесс.
Метод QTIP от Университета Корнелл
Исследователи разработали метод QTIP, который применяет кодированное квантование с помощью решетки (TCQ). Этот метод эффективно сжимает данные, позволяя выполнять высокоразмерное квантование, не требуя больших объемов памяти.
Преимущества QTIP
- Эффективность сжатия: Достигает отличного качества квантования даже в условиях высокого измерения.
- Минимальные требования к памяти: Требует всего две команды на вес, что сокращает объем памяти и ускоряет обработку.
- Адаптивность: Эффективно обрабатывается на графических процессорах и устройствах ARM.
- Качество вывода: Превосходит QuIP# и AQLM по точности вывода для различных размеров моделей.
- Ультравысокое квантование: Успешно работает с 256-размерным квантованием, что превосходит пределы векторного квантования.
Выводы
Метод QTIP предлагает инновационное решение для масштабируемости и требований к памяти больших языковых моделей. Он обеспечивает эффективное квантование без потери скорости или точности, что делает его многообещающим для улучшения производительности сложных моделей машинного обучения.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, важно:
- Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определить, где можно использовать автоматизацию, чтобы ваши клиенты могли извлечь выгоду из ИИ.
- Выбрать подходящие решения и внедрять их постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — он помогает отвечать на вопросы клиентов и облегчает задачу для отдела продаж.
«`
