Informazioni per "Quantizzazione"

Informazioni di base

Titolo visualizzatoQuantizzazione
Criterio di ordinamento predefinitoQuantizzazione
Lunghezza della pagina (in byte)1 949
ID namespace0
ID della pagina14
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Creatore della paginaAlesaccoia (discussione | contributi)
Data di creazione della pagina06:37, 25 feb 2024
Ultimo contributoreMindmakerbot (discussione | contributi)
Data di ultima modifica13:47, 17 ago 2024
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Contenuto

Titolo della pagina: (title)
This attribute controls the content of the <title> element.
Quantizzazione
Title mode (title_mode)
Ulteriori informazioni
append
Article description: (description)
This attribute controls the content of the description and og:description elements.
La quantizzazione riduce il numero di bit utilizzati per rappresentare i pesi di un modello linguistico, riducendo la sua dimensione e occupazione di VRAM. Questo aumenta la velocità di inferenza e la capacità predittiva del modello. Un esempio è la riduzione da fp16 a int8, che dimezza la dimensione del modello. Modelli come Mistral-8x7b, con 47B di parametri, necessitano di una GPU potente. La quantizzazione permette di eseguire localmente inferenza e fine-tuning con minori risorse computazionali.
Parole chiave: (keywords)
This attribute controls the content of the keywords and article:tag elements.
  • quantizzazione
  • modello linguistico
  • inferenza
  • fine-tuning
  • risorse computazionali
  • bit
  • pesi
  • modello
  • dimensione
  • occupazione
  • VRAM
  • velocità
  • inferenza
  • perplexity
  • capacità predittiva
  • fp16
  • int8
  • Mistral
  • llama
  • GPT-3.5
  • benchmark
  • tokens
  • parametri
  • GPU
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