GoogleがGemma 4のQAT版を公開、E2Bモデルはメモリ1GB未満で動作
GoogleはGemma 4シリーズ向けに量子化を考慮した学習(QAT)済みモデルを公開した。訓練中に量子化をシミュレートすることで性能低下を防ぎ、モバイル向け新形式によりE2Bモデルのメモリ使用量を1GB未満に削減。重みはHugging Faceで配布され、ローカル環境で即座に実行できる。
GoogleはGemma 4シリーズ向けに量子化を考慮した学習(QAT)済みモデルを公開した。訓練中に量子化をシミュレートすることで性能低下を防ぎ、モバイル向け新形式によりE2Bモデルのメモリ使用量を1GB未満に削減。重みはHugging Faceで配布され、ローカル環境で即座に実行できる。