2:4 Sparsity + Quantisierung: Der Schlüssel zur effizienten LLM‑Kompression
In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) reicht reine Quantisierung oft nicht aus, um die Modelle für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu optimieren. Durch die Kombination von 2:4‑Sparsity – bei der jeweils zwei von vier Gewichten in jeder Gruppe auf Null gesetzt werden – mit herkömmlicher Quantisierung entsteht ein leistungsstarkes Verfahren, das die Modellgröße drastisch reduziert, ohne die Genauigkeit merklich zu beeinträchtigen.
