Machinelearning | Telegram Webview: ai_machinelearning_big_data/7318 -

Telegram Group & Telegram Channel

Machinelearning

✔️ Учёные Яндекса, НИУ ВШЭ,MIT, ISTA и KAUST разработали новый метод сжатия LLM без использования данных

Недавно был представлен HIGGS (Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS) — data-free метод квантизации, который позволяет запускать большие языковые модели локально, за минуты, без GPU.

🔥 Особенности:
🟢Работает без обучающих данных (data-free)
🟢Квантизует даже модели масштаба DeepSeek R1 (671B) и Llama 4 Maverick (400B)
🟢Полностью open-source

📈 Результаты:
🟠Лучшее соотношение качество / размер среди всех data-free методов (NF4, HQQ и др.)
🟠Проверено на Llama 3, Qwen2.5
🟠Статья принята на NAACL 2025

Применение:
▶️Прототипирование без серверов и долгих калибровок
▶️Демократизация доступа к LLM
▶️Подходит для стартапов, исследователей, независимых лабораторий, образовательных и ограниченных сред

🛠 Установка:
pip install flute-kernel

🌟

Пример:

python 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, HiggsConfig

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

🟡

🟡

🟡

GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#quantization #LLM #opensource #HIGGS #ai

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/hk/ai_machinelearning_big_data.com/7319

17.1K viewsApr 11 at 14:32

group-telegram.com/ai_machinelearning_big_data/7318

Create: 2025-04-11
Last Update: 2025-06-13 22:44:43

✔️ Учёные Яндекса, НИУ ВШЭ,MIT, ISTA и KAUST разработали новый метод сжатия LLM без использования данных

Недавно был представлен HIGGS (Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS) — data-free метод квантизации, который позволяет запускать большие языковые модели локально, за минуты, без GPU.

🔥 Особенности:
🟢Работает без обучающих данных (data-free)
🟢Квантизует даже модели масштаба DeepSeek R1 (671B) и Llama 4 Maverick (400B)
🟢Полностью open-source

📈 Результаты:
🟠Лучшее соотношение качество / размер среди всех data-free методов (NF4, HQQ и др.)
🟠Проверено на Llama 3, Qwen2.5
🟠Статья принята на NAACL 2025

Применение:
▶️Прототипирование без серверов и долгих калибровок
▶️Демократизация доступа к LLM
▶️Подходит для стартапов, исследователей, независимых лабораторий, образовательных и ограниченных сред

🛠 Установка:
pip install flute-kernel

🌟 Пример:

python 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, HiggsConfig

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

🟡

🟡

🟡

GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#quantization #LLM #opensource #HIGGS #ai

BY Machinelearning

Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_machinelearning_big_data/7318

Open in Telegram

Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-13|

That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov.
from hk

Telegram Machinelearning
FROM American