Forschung
arXiv – cs.LG
<p>Microscaling in KI: Warum kleinere Blockgrößen nicht immer besser sind</p> <p>In der neuesten Studie zum Thema Microscaling-Quantisierung zeigen Forscher, dass die Kompression von großen Sprachmodellen durch per‑Block‑Tensor‑Quantisierung zwar enorme Speicherersparnisse ermöglicht, aber bei zu kleinen Blockgrößen unerwartet an Genauigkeit verliert. Dieses Phänomen widerspricht der Annahme, dass kleinere Blöcke eine feinere Repräsentation der Tensorwerte erlauben.</p> <p>Die Autoren untersuchten das Verha
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