KI-Glossar · KI-Begriff 51 von 79
Was ist die Quantisierung?
Verkleinern eines Modells, indem seine Zahlenwerte mit weniger Genauigkeit gespeichert werden. Das spart Speicher und macht lokale Nutzung möglich, kostet aber etwas Qualität.
Jean erklärt's mit Schrauberhänden 🔧
Schreib deine Messwerte nur noch auf ganze Millimeter statt auf Hundertstel auf, und das Notizbuch wird viel dünner. Für die meisten Arbeiten reicht die Genauigkeit locker, bei Passungen auf Hundertstel merkst du den Unterschied. Genauso verliert ein stark quantisiertes Modell vor allem bei kniffligen Aufgaben an Qualität.
Merksatz: Weniger Nachkommastellen, weniger Speicher, etwas weniger Qualität.
Beispiel aus der Praxis
Ein Modell, das in voller Genauigkeit nicht auf die Grafikkarte passt, läuft als 4-Bit-Version auf einem normalen Gaming-PC.
Darauf kommt es an
Für viele Aufgaben ist der Qualitätsverlust klein. Teste die quantisierte Version mit deinen eigenen Aufgaben.
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Verwandte Begriffe
- VRAMDer Grafikspeicher einer GPU. Er bestimmt, wie große KI-Modelle lokal laufen können, weil die Modellgewichte während der Nutzung dort liegen.
- Open-Weight-ModellModell, dessen Gewichte veröffentlicht sind. Es lässt sich selbst betreiben, oft auch lokal ohne Cloud.
- ParameterDie gelernten Zahlenwerte eines Modells. Mehr Parameter bedeuten nicht automatisch bessere Antworten, aber meist mehr Rechenaufwand.
Kurz gefragt
Was ist die Quantisierung?
Verkleinern eines Modells, indem seine Zahlenwerte mit weniger Genauigkeit gespeichert werden. Das spart Speicher und macht lokale Nutzung möglich, kostet aber etwas Qualität.
Was ist ein Beispiel für Quantisierung?
Ein Modell, das in voller Genauigkeit nicht auf die Grafikkarte passt, läuft als 4-Bit-Version auf einem normalen Gaming-PC.
Worauf sollte ich bei Quantisierung achten?
Für viele Aufgaben ist der Qualitätsverlust klein. Teste die quantisierte Version mit deinen eigenen Aufgaben.
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