Новая эра сжатия LLM: Учёные взрывают мозг с HIGGS!

А вы когда-нибудь задумывались, каково это – иметь в своих руках мощную языковую модель, которая жужжит как пчела в улее, но при этом не требует целую армию серверов и дорогостоящих графических процессоров? Вот вам и новость из мира научных открытий – команда блестящих умов из Яндекса, НИУ ВШЭ, MIT, ISTA и KAUST представила мироздание HIGGS (Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS). Звучит как название супергероя, не так ли?

🔥 Особенности, которые заставят ваши уши трещать:

  • 🟢 Работа без обучающих данных (data-free) – забудьте о нудном сборе данных!
  • 🟢 Квантизация для Гигантов – способна сжимать даже такие огромные модели, как DeepSeek R1 с 671 миллиарда параметров и Llama 4 Maverick с 400 миллиардов. Это как попытаться упаковать слона в чемодан, но учёные это сделали!
  • 🟢 Совершенно open-source – ваш шанс подарить вторую жизнь вашим любимым проектам!

📈 Результаты, которые могут сразить на повал:

  • 🟠 Лучшее соотношение качества и размера среди всех существующих data-free методов, таких как NF4 и HQQ. Просто космос!
  • 🟠 Проверено на звёздах – Llama 3 и Qwen2.5 уже оценили новинку.
  • 🟠 Статья подтверждена для NAACL 2025 – так что оповещаем: успех за углом!

Применение: Что, если я вам скажу…

Устали от ожидания и бюрократии?

▶️ С HIGGS вы можете прототипировать свои идеи без серверов и долгих процессов калибровки. Никаких бюрократических проволочек – только чистое вдохновение!

Открываем двери!

▶️ Демократизация? Да! Теперь доступ к языковым моделям становится проще, как дважды два! Это шанс для стартапов, искателей приключений и независимых исследователей.

Как установить этот магический инструмент?

Просто используйте команду:

pip install flute-kernel

Серьёзно, это проще, чем сделать зарядку по утрам!

Пример для тех, кто готов к действию:

python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, HiggsConfig model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-2-9b-it", quantization_config=HiggsConfig(bits=4), device_map="auto", )

С этими строками кода вы запустите свою идеальную конфигурацию, и всё это без лишних заморочек! Так что, ребята, не упустите шанс заглянуть за завесу будущего технологий.

🟡 Чтобы углубиться более, вот несколько ресурсов:

Так что, если вы ещё не начали свои эксперименты с HIGGS, то что же вы ждете? Научный прогресс — это не просто просроченный документ на полке вашего кабинета, это приключение, полное возможностей! 🥳

#quantization #LLM #opensource #HIGGS #ai

Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 0
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 785 px
Соотношение сторон.: 256:157

Скачать
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 1
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 1
Ширина: 1280 px
Высота: 698 px
Соотношение сторон.: 640:349

Скачать
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 2
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 2
Ширина: 800 px
Высота: 678 px
Соотношение сторон.: 400:339

Скачать
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 3
Новый метод сжатия LLM: HIGGS без данных! ver 3
Ширина: 1280 px
Высота: 837 px
Соотношение сторон.: 1280:837

Скачать
Теги.: LLMquantizationopensourceHIGGSmachinelearning
17 3 дня назад


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

RoPE, или Rotation-based Position Encoding, — это техника, которая революционизирует подход к обучению языковых моделей (LLM). Вместо традиционных позиционных эмбеддингов RoPE использует вращения векторов, что позволяет лучше захватывать контекст и взаимосвязи в тексте. Важно понимать, что это не просто очередная техническая заморо... Читать далее
RoPE, или Rotational Positional Encoding, — это настоящая находка в мире нейросетей. Но зачем останавливаться на базовом варианте? Модификации RoPE открывают новые горизонты для позиционного кодирования! Мы погрузимся в детали, разберем плюсы и минусы каждого подхода. Будьте готовы к насыщенным и информативным материалам, которые м... Читать далее
Анна
ML-комьюнити активно обсуждает крупнейшие запуски LLM в начале 2025 года, отмечая как инновации, так и вызовы, с которыми сталкиваются специалисты. Новые модели значительно расширили возможности генерации текста и обработки естественного языка, предлагая прогрессивные решения для разнообразных задач. Эксперты делятся мнениями о пот... Читать далее