| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Жинко, Д. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-30T08:27:49Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-30T08:27:49Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Жинко, Д. С. Оптимизация инференса больших языковых моделей методом квантования весов / Д. С. Жинко // Информационные технологии и управление : материалы 62-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: А. А. Навроцкий [и др.]. – Минск, 2026. – С. 89. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65072 | - |
| dc.description.abstract | В докладе исследуются методы оптимизации вычислительных ресурсов при работе с большими языковыми моделями (LLM).Рассматривается алгоритм 4-битного квантования (QLoRA) как средство снижения требований к видеопамяти. Приводятся результаты сравнительного анализа точности и скорости работы моделей до и после оптимизации, обосновывается эффективность применения данных методов для локального развертывания нейросетей. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | большие языковые модели | en_US |
| dc.subject | инференс | en_US |
| dc.subject | квантование весов | en_US |
| dc.subject | модели глубокого обучения | en_US |
| dc.subject | сжатие моделей | en_US |
| dc.title | Оптимизация инференса больших языковых моделей методом квантования весов | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и управление : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР (2026)
|
