Training models with only 4 bits | Fully-Quantized Training скачать в хорошем качестве
Training models with only 4 bits | Fully-Quantized Training
4 месяца назад
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Training models with only 4 bits | Fully-Quantized Training в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Training models with only 4 bits | Fully-Quantized Training или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Training models with only 4 bits | Fully-Quantized Training в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Training models with only 4 bits | Fully-Quantized Training
Can you really train a large language model in just 4 bits? In this video, we explore the cutting edge of model compression: fully quantized training in FP4 (4-bit floating point). While quantization has traditionally focused on inference, new research pushes the limits of training efficiency — reducing memory, compute, and cost. 🧠 We cover: ✅ NVIDIA TensorCores for mixed precision training ✅ Micro-scaling (MX) data formats ✅ Modeling tricks for 4-bit gradients (e.g. Stochastic Rounding) 📎 Resources: 🔵 Main paper: https://arxiv.org/abs/2505.19115 🔵 US congressional report on DeepSeek: https://selectcommitteeontheccp.house... 🔵 Slide deck and full reading list: / juliaturc Watch the entire quantization series here: • Model Quantization 00:00 Intro 01:00 Motivation (training is expensive) 03:06 Mixed precision 05:40 Hardware support: FP4 in NVIDIA Blackwell 13:51 Microscaling formats (MXFP4 & NVFP4) 17:45 Why not INT4? 19:51 Modeling tricks: Stochastic Rounding 22:26 Outro
Comments