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RESEARCH · CL_51388 · May 25 · 06:19

新的AI研究聚焦于通过量化和Token剪枝提升模型效率

研究人员正在开发新的方法，通过量化和Token剪枝来提高AI模型的效率。一种名为PeRQ的方法，通过在旋转前重新分配激活质量来增强训练后量化，从而显著提高了Llama3 1B等模型的准确性。另一种方法OccamToken，通过使用寄存器锚定的相对证据测试，有效地剪枝视觉语言模型（VLM）中的视觉Token，在保持准确性的同时减少了Token数量。此外，Clark Hash提供了一种无状态编解码器，用于紧凑的神经嵌入存储，以最小的准确性…