TGViewer
Machine learning Interview Machine learning Interview @machinelearning_interview · 30.3K subscribers
Post #1517 5.09K
✔️ Microsoft представила методы низкобитного квантования для развертывания LLM на периферийных устройствах.

Методы, предложенные Microsoft - это: компилятор типов данных Ladder, библиотека T-MAC mpGEMM и аппаратная архитектура LUT Tensor Core.

Ladder преобразует неподдерживаемые форматы данных в аппаратно-совместимые представления, библиотека T-MAC mpGEMM оптимизирует вычисления смешанной точности, используя метод на основе таблицы поиска (LUT), а архитектура LUT Tensor Core представляет собой специализированный ускоритель, предназначенный для низкобитного квантования.

Их совокупность позволяет LLM эффективно работать на широком спектре оборудования, от ноутбуков до маломощных IoT-устройств. В тестах библиотека T-MAC достигла 48 токенов в секунду для модели 3B BitNet-b1.58 на Surface Laptop 7 и 11 токенов в секунду на Raspberry Pi 5.

✔️ microsoft.com

@machinelearning_interview
  • 👍 9
  • ❤ 5
  • 🔥 5
More from @machinelearning_interview
  1. Oct 7, 2026🌍 Google Earth AI помогает прогнозировать вспышки заболеваний по данным о местности Модел…
  2. Oct 6, 2026🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии Бесплатный к…
  3. Oct 5, 2026Hugging Face исследовали multi-harness RL: обучение с подкреплением сразу через Claude Cod…
  4. Oct 4, 2026Apache Kafka курс 2026: бесплатный курс по Kafka с нуля до профи на русском Kafka обучение…
  5. Oct 4, 2026🧠 ИИ лучше улучшает агентов, когда развивает несколько специализаций Исследователи предло…
  6. Oct 2, 2026🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex На GitHub п…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →