Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất SegQuant, một phương pháp mới để lượng tử hóa các mô hình đã được đào tạo trước mà không cần đào tạo lại, nhằm giảm chi phí tính toán của các mô hình khuếch tán. SegQuant cung cấp một khuôn khổ lượng tử hóa thống nhất, áp dụng cho nhiều mô hình khác nhau bằng cách kết hợp SegLinear, phương pháp nắm bắt ngữ nghĩa và tính không đồng nhất về không gian của cấu trúc mô hình, và DualScale, phương pháp bảo toàn các kích hoạt bất đối xứng phân cực, vốn rất quan trọng để duy trì độ trung thực hình ảnh của kết quả được tạo ra. Chúng tôi hướng đến việc tổng quát hóa các phương pháp PTQ hiện có và tích hợp với các quy trình triển khai công nghiệp.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways :
◦
SegQuant, một khuôn khổ lượng tử hóa tích hợp độc lập với cấu trúc mô hình khắc phục được những hạn chế của các phương pháp PTQ hiện có
◦
Bằng chứng về khả năng áp dụng cho nhiều mô hình cũng như các mô hình khuếch tán dựa trên máy biến áp
◦
ĐảM bảo khả năng tương thích liền mạch với các công cụ triển khai chính
◦
Duy trì độ trung thực trực quan của kết quả được tạo ra
•
Limitations :
◦
Thiếu kết quả thử nghiệm cụ thể về hiệu suất của SegQuant so với các phương pháp PTQ hiện đại khác (ước tính)
◦
Thiếu phạm vi và chi tiết trong việc đánh giá hiệu suất tổng quát trên các mô hình (ước tính)
◦
Thiếu ứng dụng và đánh giá hiệu suất trong môi trường triển khai công nghiệp thực tế (ước tính)
