KZ
bin
Негізгі бет
Қазірдің өзінде танымал
Тікелей эфир
Ұнаған бейнелер
Қайтадан қараңыз
Жазылымдар
Кіру
Тіркелу
Ең жақсы KZbin
Фильм және анимация
Автокөліктер мен көлік құралдары
Музыка
Үй жануарлары мен аңдар
Спорт
Ойындар
Комедия
Ойын-сауық
Тәжірибелік нұсқаулар және стиль
Ғылым және технология
Day 65/75 LLM Quantization Techniques [GPTQ - AWQ - BitsandBytes NF4] Python | Hugging Face GenAI
11:11
How I'd Learn Data Science In 2024 (If I Could Restart) - The Ultimate Roadmap
26:43
伪装成一棵树整蛊妹妹,结果妹妹当场怀疑人生竟要揍我?【两只马儿-恶搞姐妹】
00:57
黑天使只对C罗有感觉#short #angel #clown
00:39
ЭКСКЛЮЗИВ: Анамды жоғалтудан қорқам! ЗПРР диагнозы, Бір Болайық, отбасы мен жеке өмірі жайлы
2:51:17
УДИВИЛ ВСЕХ СВОИМ УХОДОМ!😳 #shorts
00:49
Day 64/75 Era of 1Bit LLM and 1.58Bit LLM [Most Efficient Quantization Technique] GenAI
Рет қаралды 249
Facebook
Twitter
Жүктеу
1
Жазылу 7 М.
FreeBirds Crew - Data Science and Generative AI
Күн бұрын
Пікірлер: 8
@SimranjeetSingh-n2o
8 ай бұрын
Nice explanation 👏 really helped me a lot
@freebirdscrew2023
8 ай бұрын
Thanks a lot
@RekhaRani-cw8wz
8 ай бұрын
Very detailed explanation 🚀
@freebirdscrew2023
8 ай бұрын
Glad it was helpful!
@theaiinsider7215
8 ай бұрын
75day hard going hard 🚀😎
@freebirdscrew2023
8 ай бұрын
Yeah 🚀❤️
@desertvoyeur
5 ай бұрын
Very helpful and appreciated video! But needs this correction : “does not lose information…”
@freebirdscrew2023
5 ай бұрын
Thanks for that!
11:11
Day 65/75 LLM Quantization Techniques [GPTQ - AWQ - BitsandBytes NF4] Python | Hugging Face GenAI
FreeBirds Crew - Data Science and Generative AI
Рет қаралды 806
26:43
How I'd Learn Data Science In 2024 (If I Could Restart) - The Ultimate Roadmap
Data Nash
Рет қаралды 75 М.
00:57
伪装成一棵树整蛊妹妹,结果妹妹当场怀疑人生竟要揍我?【两只马儿-恶搞姐妹】
两只马儿—恶搞姐妹
Рет қаралды 28 МЛН
00:39
黑天使只对C罗有感觉#short #angel #clown
Super Beauty team
Рет қаралды 31 МЛН
2:51:17
ЭКСКЛЮЗИВ: Анамды жоғалтудан қорқам! ЗПРР диагнозы, Бір Болайық, отбасы мен жеке өмірі жайлы
НТК Show
Рет қаралды 587 М.
00:49
УДИВИЛ ВСЕХ СВОИМ УХОДОМ!😳 #shorts
HARD_MMA
Рет қаралды 7 МЛН
11:03
LLaMa GPTQ 4-Bit Quantization. Billions of Parameters Made Smaller and Smarter. How Does it Work?
AemonAlgiz
Рет қаралды 25 М.
46:25
The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits and BitNet
Gabriel Mongaras
Рет қаралды 6 М.
12:29
What are AI Agents?
IBM Technology
Рет қаралды 819 М.
8:57
RAG vs. Fine Tuning
IBM Technology
Рет қаралды 79 М.
15:21
Prompt Engineering, RAG, and Fine-tuning: Benefits and When to Use
Entry Point AI
Рет қаралды 104 М.
6:10
The Era of 1-bit LLMs by Microsoft | AI Paper Explained
AI Papers Academy
Рет қаралды 91 М.
19:46
Quantization vs Pruning vs Distillation: Optimizing NNs for Inference
Efficient NLP
Рет қаралды 24 М.
17:06
The Era of 1-bit LLMs-All Large Language Models are in 1.58 Bits
Krish Naik
Рет қаралды 45 М.
20:18
Why Does Diffusion Work Better than Auto-Regression?
Algorithmic Simplicity
Рет қаралды 395 М.
8:48
Large Language Models explained briefly
3Blue1Brown
Рет қаралды 819 М.
00:57
伪装成一棵树整蛊妹妹,结果妹妹当场怀疑人生竟要揍我?【两只马儿-恶搞姐妹】
两只马儿—恶搞姐妹
Рет қаралды 28 МЛН