AIツール マルチモデル K/V Context量子化 Ollamaベンチマークの コード解説
コードの全体構造ベンチマークツールは以下の主要なコンポーネントで構成されています：OllamaClientクラス：APIとの通信を管理ベンチマーク実行機能：複数モデルのテスト実行結果集計機能：モデル間の比較分析ロギング機能：詳細な実行ログの...
量子化
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LLM OllamaのK/V Context量子化の実践的検証と実装
はじめにOllamaにおけるK/V context cache量子化は、VRAM使用量を大幅に削減できる革新的な技術です。本記事では、実際の検証結果を基に、その効果と実用性について詳しく解説します。また、検証に使用したスクリプトのセットアッ...
LLM OllamaのK/V Context量子化で実現するVRAM削減とモデル性能向上
はじめに：K/V Context量子化とはOllamaに革新的な機能、K/V context cache量子化が実装されました。この技術により、LLM（大規模言語モデル）のVRAM使用量を大幅に削減しながら、より大きなコンテキストサイズやモ...
AI・機械学習 AutoRound: 大規模言語モデルのための高度な量子化アルゴリズム
近年の大規模言語モデル (LLM) の進化は目覚ましいものですが、その性能と引き換えに、莫大な計算資源とメモリが必要となる点が課題となっています。AutoRoundは、この課題を解決するべく開発された、LLMのための高度な量子化アルゴリズム...
AI・機械学習 BitNetのリポジトリ日本語化
BitNetは、大規模言語モデルのための1ビットトランスフォーマーを拡張する新しい取り組みです。この記事では、BitNetの基本から最新の進展まで、初心者でも理解しやすいように解説します。論文「BitNet: Scaling 1-bit T...