День 63/75 Что такое LLM-квантование? Типы квантования [объяснение] Аффинное и масштабное квантов...

Описание: Добро пожаловать в 75-дневный сложный челлендж по обучению генеративного ИИ. В этой серии я изучу и научу вас всему о GenAI с нуля, используя Python и все новейшие инструменты и библиотеки, такие как PyTorch Lightning, TensorFlow Generative и многие другие.

🔗 Python NoteBook - https://github.com/simranjeet97/75Day...
🔗 Полный 75-дневный курс по GenAI и LLM - https://bit.ly/4bJwZla

В этом видео я объяснил:
Что такое квантование?

Что такое квантизация и деквантизация?

Что такое аффинное квантование?

Что такое масштабное квантование?

Что такое гранулярность квантования?

Как гранулярность квантования повышает точность и эффективность модели?

🗂️ В следующем видео — разница между 1-битным квантованным LLM и 1,5-битным квантованным LLM и почему это лучшее квантование, чем квантование INT8?

Я буду ежедневно выкладывать видео о GenAI и связанных с ним темах, а также проекты GenAI от начала до конца каждые выходные.

Весь код также доступен на Github и в открытом доступе.

Надеюсь, вам понравится изучать GenAI в 2024 году вместе со мной.

🚀 Подписывайтесь на меня в Medium, чтобы быть в курсе последних статей и проектов — https://bit.ly/3JGXqwc

🗂️ Чтобы получить исходный код, подпишитесь на меня в GitHub — https://bit.ly/3gg07Uc
🔖 Запишитесь на консультацию со мной на topmate.io и узнайте, как использовать возможности новейших технологий и ускорить процесс обучения.

📲 Запишитесь на звонок по ссылке: https://bit.ly/43TLDCD

🤖 Плейлисты для повышения квалификации:
📍 Полный 75-дневный курс по GenAI и LLM: https://bit.ly/4bJwZla
📍 Быстрое проектирование: https://bit.ly/42v376M
📍 Финансовый анализ данных и финансовое моделирование: https://bit.ly/3OCWI5O
📍 Проекты в области искусственного интеллекта: https://bit.ly/3L8lhEi
📍 Прогнозирование победителя IPL 2023: https://bit.ly/3BfC3N9
📍 Машинное обучение: https://bit.ly/3gsuIxb
📍 Распознавание лиц: https://bit.ly/2YphpHm
📍 Креативный Python: https://bit.ly/34nM9wr
📍 Последние видео о технологиях: https://bit.ly/2QcaOeW

📱Подписывайтесь на нас в социальных сетях:
Telegram: https://bit.ly/3JJblSC
Youtube: https://bit.ly/38gLfTo
Instagram: http://bit.ly/2N1IMP9
Twitter: https://bit.ly/40vYMjl

⚡️ Ставьте лайки, оставляйте комментарии, делитесь и подписывайтесь на наш канал YouTube, чтобы получать больше видео и проектов.

75 сложных задач,
75 сложных задач по генеративному обучению ИИ,
75 сложных задач по программированию,
Трансформаторы с обнимающим лицом,
75 сложных задач по генаи,
75 сложных задач по генаи,
75-дневная сложная задача по генаи,
75 сложных задач по машинному обучению,
проект по обработке естественного языка с ответами на вопросы,
чат-боты,
чат-бот на Python с использованием обработки естественного языка и TensorFlow,
чат-бот с обнимающим лицом,
чат-бот-трансформеры,
Криш Найк GenAI,
Криш Найк глубокое обучение,
Криш Найк обработка естественного языка,
Криш Найк NLP,
Учебник по Python от Криша Найка,
Криш Найк наука о данных,
Криш Найк статистика,
Криш Найк нейронные сети,
полный курс по машинному обучению,
учебник по машинному обучению,
вопросы для собеседования по машинному обучению,
проекты по машинному обучению на Python,
наука о данных для начинающих,
проект по науке о данных,
Тренды,
полный курс по науке о данных,
вопросы для собеседования по науке о данных,
собеседование по науке о данных,
машинное обучение Вопросы для собеседования по обучению,
вопросы для собеседования по статистике,
вопросы для собеседования по Python,
вопросы для собеседования,
вопросы для Leetcode,
подготовка к собеседованию в FAANG,
вопросы для собеседования в FAANG,
вопросы для собеседования в Google Data Science,
собеседование на должность Data Scientist в Amazon,
вопросы для собеседования на должность Meta Data Scientist,
PyTorch,

#квантование, #машинноеобучение, #ИИ, #эффективныйИИ, #airesearch, #deeplearningresearch, #1bitquantization, #1.58bitquantization, #LLM, #большаяязыковаямодель, #трансформеры, #NLP, #информатика, #исследование, #объяснение, #учебник, #разбор, #75Hard, #Eraof1BitLLM, #Eraof1.58BitLLM