3.2
Meta 推出 Llama 3.2 1B / 3B 模型量化版:功耗更低、可适用更多轻量移动设备
继今年 9 月开源 Llama 3.2 的 1B 与 3B 模型之后,Meta 于 10 月 24 日发布了这两个模型的量化版本,量化后的模型大小平均减少了 56%,RAM 使用量平均减少了 41%,模型速度提高了 2 至 4 倍,同时降低了功耗,使这些模型能够部署到更多移动设备上。 AI在线注:模型量化(Model Quantization)就是通过各种训练方式将浮点模型转为定点模型,可以压缩模型参数,降低模型的复杂性,以便于在更轻量的平台运行。 Meta 表示,他们采用了量化感知训练(Quantization-Aware Training,QAT)和后训练量化(SpinQuant)两种方法对模型进行量化,其中“量化感知训练”更重视模型的准确性,而“后训练量化”更强调模型的可移植性。
10/27/2024 1:53:56 PM
漾仔
端侧最强开源 AI 模型 Llama 3.2 登场:可在手机运行,从 1B 纯文本到 90B 多模态,挑战 OpenAI 4o mini
Meta 公司昨日(9 月 25 日)发布博文,正式推出了 Llama 3.2 AI 模型,其特点是开放和可定制,开发者可以根据其需求定制实现边缘人工智能和视觉革命。Llama 3.2 提供了多模态视觉和轻量级模型,代表了 Meta 在大型语言模型(LLMs)方面的最新进展,在各种使用案例中提供了更强大的功能和更广泛的适用性。其中包括适合边缘和移动设备的中小型视觉 LLMs (11B 和 90B),以及轻量级纯文本模型(1B 和 3B),此外提供预训练和指令微调(instruction-tuned)版本。AI在线附
9/26/2024 7:01:35 AM
故渊
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