LFM2.5 Q4\_0 Checkpoints from Quantization-Aware Distillation
Artikelbild eller återanvändbart omslag för Hugging Face
Liquid AI har släppt optimerade versioner av sin LFM2.5-modell med en teknik som kallas Quantization-Aware Distillation (QAD).
Denna metod tar en högprecisions-modell och destillerar den till en komprimerad version som använder mindre minne och kör snabbare, utan att förlora mycket kvalitet — de återfår 97 procent av den ursprungliga prestandan. Modellerna finns i fyra storlekar (från 230 miljoner till 2,6 miljarder parametrar) och är testade på uppgifter som resonemang, instruktionsföljning och verktygsanvändning. Filerna kan användas direkt med llama.cpp eller andra verktyg som stöder GGUF-formatet.
Trained with Quantization-Aware Distillation (QAD): a high-precision teacher model is distilled into a quantized student model
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör Hugging Face.
Mer att läsa
Outside of tech there has been no financial payoff to US companies for using AI, now viewed as a margin-hurting cost center, as VC-backed firms burn more tokens
Techmeme för 3 tim sedan
Source: Replit recently moved most AI spend from Anthropic to OpenAI, which gave 30%+ off in a deal worth $100M+/year, after Anthropic discontinued its discount
Techmeme för 5 tim sedan
A look at Alpha School, a network of private schools that claims to teach kids 2x as fast using AI; data shows ~50% of K-8 students missed this goal in math
Techmeme för 7 tim sedan
Block’s new voice model sounds eerily human
TechCrunch AI för 9 tim sedan