LLM向けの事後（ポスト）トレーニング4ビット量子化。精度低下を最小限に抑えつつ大規模モデル（70B、405B）を消費者向けGPUでデプロイする際に使用します。メモリを約4倍削減し、パープレキシティの劣化を通常2%未満に抑え、FP16と比べて推論が3〜4倍高速になることがあります。transformersやP…
LLM向けの事後（ポスト）トレーニング4ビット量子化。精度低下を最小限に抑えつつ大規模モデル（70B、405B）を消費者向けGPUでデプロイする際に使用します。メモリを約4倍削減し、パープレキシティの劣化を通常2%未満に抑え、FP16と比べて推論が3〜4倍高速になることがあります。transformersやPEF...
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