5 secret codes will be revealed every 10–15 minutes during the live broadcast!
💰 500 verified Atoshians will each receive $30 worth of ATOS (ERC-20) as Withdrawal Quota (AWQ).
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invite.atoshi.org?code=XB8BYD
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Lut kavmi kalk büyüklerine yer ver awq.!
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Onu da koymayın:p
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youtube.com/watch?v=AwQ-...
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🎮 Infrastructure includes up to 8 #NvidiaH100 GPUs (80GB each)
⚡ Handles both full-weight and 4-bit #AWQ repositories from #HuggingFace
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NVlabs/VILA
NVlabs/VILAリポジトリは、動画理解と複数画像理解が可能なビジュアル言語モデル(VLM)の事前学習に使用されます。
このリポジトリは、画像とテキストを交互に学習する手法を用いることで、動画理解や複数画像理解に優れた性能を発揮するVLMの開発を支援します。
VILAは、少量のメモリで動作するAWQ(4ビット量子化)やTinyChatフレームワークを使用することで、エッジデバイスでの展開が可能です。
NVlabs/VILA
NVlabs/VILAリポジトリは、動画理解と複数画像理解が可能なビジュアル言語モデル(VLM)の事前学習に使用されます。
このリポジトリは、画像とテキストを交互に学習する手法を用いることで、動画理解や複数画像理解に優れた性能を発揮するVLMの開発を支援します。
VILAは、少量のメモリで動作するAWQ(4ビット量子化)やTinyChatフレームワークを使用することで、エッジデバイスでの展開が可能です。
Hâlâ iş yerindeyim awq
Hâlâ iş yerindeyim awq
“It's going to be really stunning. I think it might be the most complex episode in the history of television.”
[Quantization] AWQ | Zennの「AI」のフィード
この記事は、AIモデルの効率的な運用を目指す量子化技術「AWQ」について紹介しています。
大規模言語モデルなどのオンデバイスでの圧縮と高速化が主な目的です。
この技術の主要な貢献は「活性化認識量子化」という手法です。
これは従来の重みに基づく量子化とは異なり、活性化の大きさに注目します。
特に影響の大きい活性化は高精度(FP16)で保持することで、モデルの性能を保ちつつ、効率的なモデル運用を実現します。
AIのオンデバイス展開に役立つ技術です。
[Quantization] AWQ | Zennの「AI」のフィード
この記事は、AIモデルの効率的な運用を目指す量子化技術「AWQ」について紹介しています。
大規模言語モデルなどのオンデバイスでの圧縮と高速化が主な目的です。
この技術の主要な貢献は「活性化認識量子化」という手法です。
これは従来の重みに基づく量子化とは異なり、活性化の大きさに注目します。
特に影響の大きい活性化は高精度(FP16)で保持することで、モデルの性能を保ちつつ、効率的なモデル運用を実現します。
AIのオンデバイス展開に役立つ技術です。