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Ergebnisse für “Version”
Praxis

<p>TorchAO erweitert Quantization‑Aware Training für Edge‑LLMs</p> <p>In unserem letzten Blog‑Post haben wir den ersten Quantization‑Aware Training‑Flow (QAT) in TorchAO vorgestellt, der große Sprachmodelle für Edge‑Geräte mit ExecuTorch optimiert. Dieser Ansatz ermöglicht es, Modelle auf kleineren Plattformen einzusetzen, ohne dabei die Genauigkeit zu stark zu beeinträchtigen.</p> <p>Seitdem haben wir den Flow weiterentwickelt und zusätzliche Optimierungen integriert. Die neue Version unterstützt nun erwei

PyTorch – Blog
Forschung

Full-Waveform-Inversion (FWI) ist ein hochkomplexes, nichtlineares Problem, das versucht, Untergrundgeschwindigkeitskarten aus an der Oberfläche aufgezeichneten seismischen Wellen zu rekonstruieren. Traditionell wurden datengetriebene FWI-Methoden mit kleinen Modellen trainiert, weil verfügbare Datensätze begrenzte Volumen, geologische Vielfalt und räumliche Ausdehnung aufweisen. Diese Beschränkungen führten zu erheblichen Bedenken hinsichtlich Overfitting und einer schlechten Generalisierung auf realistisc

In der vorliegenden Studie wird gezeigt, dass ein Modell, das ausschließlich auf simulierten und relativ einfachen Daten trainiert wurde, e…
arXiv – cs.LG