AIの未来が小さなモデルに依存する理由

要点

• 量子化はモデルの重みを32ビット浮動小数点から8ビットまたは4ビット整数にマッピングし、メモリを大幅に削減する。
• 4ビット量子化はわずかな精度低下で70億パラメータモデルをスマートフォンやドローンで動作可能にする。
• GPTQやGGUFなどの後学習量子化技術は、グループ化とキャリブレーションによって誤差を最小化する。
• 将来の1.58ビット三値モデルはエッジAIに極めて高い効率をもたらす。