提出MobileQuant方法，通过权重转换、学习激活范围以及联-20240828055653

爱可可-爱生活 · 微博 · AI · 2024-08-28 05:56

文章预览

2024-08-28 05:56 本条微博链接提出MobileQuant方法，通过权重转换、学习激活范围以及联合优化，实现大规模语言模型在移动设备上的高效整数量化部署，使提示编码延迟和能耗分别降低40%和50%，为移动端部署语言模型提供了有效途径。 [CL]《MobileQuant: Mobile-friendly Quantization for On-device Language Models》F Tan, R Lee, Ł Dudzi ………………………………

原文地址：访问原文地址
快照地址：访问文章快照
总结与预览地址：访问总结与预览

分享到微博

推荐文章

爱可可-爱生活 · 通过统一稀疏注意力机制实现高效的长序列大语言模型服务查看图片-20250222080217

5 小时前

爱可可-爱生活 · 【[48星]llm-mlx：让LLM支持MLX模型的神器。亮点：-20250221214422

16 小时前

AI前线 · 微软力推新视频游戏 AI 模型，超 10 亿张画面训练、相当于 7 年老玩家？开发者们：去他的吧！

昨天

爱可可-爱生活 · [LG]《ETS: Efficient Tree Search -20250221054657

昨天

爱可可-爱生活 · 【[59星]ThinkDiff：让扩散模型具备多模态上下文推理能-20250219195134

2 天前

北京LOOK · 北京冷气最足的地方 · 推荐去这里 | 北京LOOK

7 月前

酷客fans · [下载] 微软 2025 年 Win10/11 Fluid Textures 壁纸主题分享

1 月前

BAR国际学分课程平台 · 麦迪逊校外修学分——最新转学分记录

1 周前