Sub-1-Bit LLM Compression via Latent Factorization
Под-1-битное сжатие LLM через латентную факторизацию позволяет значительно уменьшить размер моделей без потери качества, что удобно для прототипов и внутренних
ПервоисточникПод-1-битное сжатие LLM через латентную факторизацию позволяет значительно уменьшить размер моделей без потери качества, что удобно для прототипов и внутренних
Первоисточник