Modelli
Qwen3-1.7B
Un modello linguistico di reasoning da 1,7 miliardi di parametri utilizzato per testare ThinkBit.
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- ThinkBit: la compressione two-bit mantiene l'intelligenza dei modelli AI e riduce i costi di inferenza di 8 volte"Quando testato sul modello Qwen3-1.7B da 1,7 miliardi di parametri, il checkpoint ricalibrato ha ottenuto 46,7 nel benchmark MATH-500 (un insieme di 500 problemi di matematica), rispetto al 30,0 di un altro metodo chiamato EfficientQAT addestrato"