新しいLLM量子化手法が既存のアプローチを凌駕

これは、ローカルLLMを扱っているすべての人にとって素晴らしいニュースです！ ユーザーは、サイズが小さいことで見過ごされがちなMXFP4量子化が、実際にはQ4_K_MおよびQ4_K_XLよりも困惑度の点で優れたパフォーマンスを発揮することを発見しました。 この発見は、LLMの速度と効率を最適化する方法に革命をもたらす可能性があります。

• •MXFP4量子化は、サイズが小さいにもかかわらず、Q4_K_MおよびQ4_K_XLよりも優れています。
• •この研究はllama.cppを使用して実施され、GLM-4.7-FlashおよびNemotron-3-nanoモデルでテストされました。
• •この調査結果は、モデルがテキストをどの程度うまく予測するかを測る指標である困惑度スコアに基づいています。