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Multiverse Computing: potatura di LLM trattata come problema di ottimizzazione binaria vincolata

Multiverse Computing descrive un metodo che riformula la selezione dei blocchi da rimuovere in un LLM come problema di ottimizzazione binaria vincolata, equivalente a un vetro di Ising. L'energia dell'Hamiltoniana viene usata come stima della qualità del modello potato. Su Llama-3.3-70B-Instruct al 50% di compressione l'azienda riporta un vantaggio di quasi 23 punti su MMLU rispetto al metodo concorrente.

Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda)2 min di letturaScheda compilata il

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La segnalazione

Multiverse Computing descrive un metodo che riformula la selezione dei blocchi da rimuovere in un LLM come problema di ottimizzazione binaria vincolata, equivalente a un vetro di Ising. L'energia dell'Hamiltoniana viene usata come stima della qualità del modello potato. Su Llama-3.3-70B-Instruct al 50% di compressione l'azienda riporta un vantaggio di quasi 23 punti su MMLU rispetto al metodo concorrente.

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