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IBM量子サンプリングループを用いたCPU専用Qwen3-30B推論のチューニング

2017年製MacBook Air上で、人間の実験者、Codex、llama.cpp、ローカルデータベース、IBM量子プロセッサのサンプリングを組み合わせ、Qwen3-30Bモデルの推論速度を0.09トークン/秒から14.03トークン/秒に向上させた研究。量子プロセッサ上でモデルを実行するのではなく、推論設定の最適化に量子サンプリングを用いている。

ソースHacker News AI著者: Royce-CMR
IBM量子サンプリングループを用いたCPU専用Qwen3-30B推論のチューニング
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  • 8GB RAMの2017年MacBook AirでGPUなしでQwen3-30Bを実行
  • 人間とAIの量子最適化ループにより速度が0.09 tok/sから14.03 tok/sに向上
  • 厳格な品質ゲートで出力の一貫性を確保
  • IBM量子プロセッサは候補設定のサンプリングに使用され、テストはローカルのllama.cppで実施

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