Un entusiasta reduce el tamaño del modelo de lenguaje GLM-5.2 de 1.4TB a 980GB
Un entusiasta ha reducido el tamaño del modelo de lenguaje GLM-5.2 de 1.4TB a 980GB sin cambiar su contenido, utilizando un nuevo enfoque para la gestión de pesos.
Un entusiasta reduce el tamaño del modelo de lenguaje GLM-5.2 de 1.4TB a 980GB
Un entusiasta ha reducido el tamaño del modelo de lenguaje GLM-5.2 de 1.4TB a 980GB sin cambiar su contenido.
Según él, el método no utiliza cuantización, ajuste fino ni ninguna otra modificación del modelo.
Se afirma que el modelo sigue siendo idéntico al original, y la reducción de tamaño se logra a través de un nuevo enfoque para manejar los pesos. En lugar de expandir previamente el modelo completo, los pesos se almacenan en forma comprimida directamente en la VRAM, lo que evita la necesidad de restaurarlos antes de realizar cálculos.
Por qué es importante
AnálisisEste método reduce significativamente el tamaño de los modelos de lenguaje, lo que puede disminuir los costos de almacenamiento y procesamiento, haciendo que las tecnologías de IA sean más accesibles.
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