🚀 بهینه‌سازی مدل‌های استدلالی: رفع چالش کوانتیزاسیون

مدل‌های استدلالی (Reasoning Models) که برای حل مسائل پیچیده از گام‌های تکرار شونده استفاده می‌کنند، با یک چالش خاص در کاهش دقت (Quantization) مواجه هستند.

در تحقیق جدیدی مشخص شده که استفاده از فرمت ۴بیتی معمولی باعث انباشت خطا و کاهش شدید عملکرد این مدل‌ها می‌شود. اما خبر خوب این است که محققان با استفاده از تکنیک «مقیاس‌بندی بلوکی» (Blockwise Scaling) و فرمت MXInt4، توانستند این مشکل را بدون افت دقت حل کنند. این یعنی راه برای اجرای مدل‌های هوشمندتر و پیچیده‌تر روی سخت‌افزارهای ضعیف‌تر هموارتر شده است! 🧠💡

منبع: arXiv AI