本記事では、LLMの推論コストを削減する「量子化」技術に関する最新の研究成果を紹介します。量子化とは、モデルの重みやアクティベーションのビット幅を削減することで、メモリと計算コストを大幅に削減する手法です。 量子化では精度低下が懸念されていますが、適切な手法を選択することで精度をほぼ維持したまま大幅なコスト削減が可能であることが今回示唆されています。 参照論文情報 タイトル：”Give Me BF16 or Give Me Death”? Accuracy-Performance Trade-Offs in LLM Quantization 著者：Eldar Kurti…