Kavram SözlüğüÜretken Yapay Zekâ ve LLM
Eğitim Sonrası Nicemleme
Önceden eğitilmiş modeli daha düşük bit hassasiyetine indirerek bellek ve hız avantajı sağlayan nicemleme yaklaşımı.
Eğitim sonrası nicemleme, modeli yeniden eğitmeden daha verimli hale getirmenin en pratik yollarından biridir. Özellikle inference tarafında bellek tüketimini azaltır ve bazı donanımlarda hız avantajı sağlar. Ancak düşük hassasiyet, belirli görevlerde kalite kaybına yol açabileceğinden dikkatli değerlendirme gerekir.
İlginizi Çekebilir
Yapay zeka yolculuğunuza devam etmek için bu kavramlara da göz atabilirsiniz.
