慶應義塾⼤学 杉浦孔明研究室 M1 和田唯我 / Yuiga Wada
慶應義塾⼤学 杉浦孔明研究室 M1 和田唯我 / Yuiga Wada
Quantization is a technique to reduce the computational and memory costs of evaluating Deep Learning Models by representing their weights and activations with low-precision data types like 8-bit integer (int8) instead of the usual 32-bit floating point (float32). Reducing the number of bits means the resulting model requires less memory storage, which is crucial for deploying Large Language Models
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