Ternäre Gewichtsdekomposition als Quantisierungsalternative: PTQ auf Q4KM-Niveau
Warum es zählt
Vollständig ternäre Gewichte ohne Quantization-Aware Training (QAT) könnten eine hardwarefreundliche Alternative für lokale Inferenz sein – allerdings ist der VRAM-Mehrverbrauch gegenüber Q4KM ein praktischer Nachteil, der abgewogen werden muss.
— Lumeric Redaktion
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Vollständig ternäre Gewichte ohne Quantization-Aware Training (QAT) könnten eine hardwarefreundliche Alternative für lokale Inferenz sein – allerdings ist der VRAM-Mehrverbrauch gegenüber Q4KM ein praktischer Nachteil, der abgewogen werden muss.
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