Diskussion: Warum nutzen SLM-Labs keine Quantization-Aware-Training-Modelle?
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Warum es zählt
Für lokale Deployments zeigt die Diskussion, dass ein QAT-optimiertes Modell wie Bonsai 27B bei ähnlichem RAM-Bedarf einem unkomprimierten 2–3B-Modell deutlich überlegen sein kann. Die Frage, ob kleine Modelle mit QAT effizienter wären als FP16-Training, ist für Edge-Deployments und Consumer-Hardware direkt relevant.
— Lumeric Redaktion
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Für lokale Deployments zeigt die Diskussion, dass ein QAT-optimiertes Modell wie Bonsai 27B bei ähnlichem RAM-Bedarf einem unkomprimierten 2–3B-Modell deutlich überlegen sein kann. Die Frage, ob kleine Modelle mit QAT effizienter wären als FP16-Training, ist für Edge-Deployments und Consumer-Hardware direkt relevant.
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