SLQ量化版LFM3模型发布
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SLQ量化版LFM3模型发布
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AI 综述
Benjamin Marie 历时38小时、单张RTX 3060，利用ISTA的统计无损量化（SLQ）方法，从AtomicChat和LiquidAI发布的GGUF中搜索张量组合，制作并发布LFM3-1.7B-SLQ-GGUF。其1.588 GB最优配置取得97.74%的EAR@10，略高于原版97.52%，但他表示实际使用中的差异未必能被感知。 Marie仍在用RCO和GSQ方法继续精炼，部分checkpoint的EAR已超过98%，并计划推出1 GB版本。
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最新进展11月2日 13:58
RTX 3060 跑 38 小时：SLQ 量化混合 GGUF 评测超越原版报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- AGI HuntRTX 3060 跑 38 小时：SLQ 量化混合 GGUF 评测超越原版
Benjamin Marie 用单张 RTX 3060 跑了 38 小时，基于 ISTA 的 Statistically-Lossless Quantization（SLQ）方法，从 AtomicChat 和 LiquidAI 发布的 GGUF 中搜索张量组合，产出 LFM3-1.7B-SLQ-GGUF 模型。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。