La compression algorithmique est essentielle pour optimiser l'utilisation de la mémoire dans les modèles d'intelligence artificielle.
TurboQuant, une innovation algorithmique, promet de réduire l'empreinte mémoire des modèles de langage par six, sans compromettre leur précision. Cette avancée arrive à point nommé face aux défis croissants de la saturation de la mémoire GPU.
