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「Gemma 4」のメモリ消費を大幅削減する「QAT」、品質はそのままスマホ上でも十分動作 - 窓の杜

Google DeepMindがオープンモデル「Gemma 4」の軽量化に成功し、その技術が公開されました！従来の圧縮手法では品質劣化が課題でしたが、今回導入された「QAT」（量子化を考慮した学習）は、トレーニングプロセスに量子化シミュレーションを組み込むことで、精度を保ちながらメモリ消費を劇的に削減します。これにより、E2Bから31Bまで全モデルが大幅に小型化され、高性能なAIをスマホなどのリソースが限られた環境でも快適に動作させるこ

詳細:
https://aiknowledgecms.exbridge.jp/aitech.php?id=8f0e24200cfa483270124037c38b0ea4

元記事:
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2115073.html