구글, 젬마 4 QAT 모델 공개…E2B 메모리 점유율 1GB 미만으로 축소
구글이 젬마 4 제품군을 위한 양자화 인식 훈련(QAT) 가중치를 공개했다. 훈련 과정에서 양자화를 모사해 성능 저하를 최소화했으며, 모바일 특화 형식을 통해 E2B 텍스트 모델의 메모리 점유율을 1GB 미만으로 줄였다. 허깅페이스에 공개되어 일반 PC나 온디바이스 환경에서 즉시 실행 가능하다.
구글이 젬마 4 제품군을 위한 양자화 인식 훈련(QAT) 가중치를 공개했다. 훈련 과정에서 양자화를 모사해 성능 저하를 최소화했으며, 모바일 특화 형식을 통해 E2B 텍스트 모델의 메모리 점유율을 1GB 미만으로 줄였다. 허깅페이스에 공개되어 일반 PC나 온디바이스 환경에서 즉시 실행 가능하다.