大規模言語モデル（LLMs）は優れた自然言語処理能力で知られていますが、実際には推論段階で高い計算コストとメモリ消費の問題に直面しています。LLMsの効率性を向上させるため、研究者らはQ-Sparseと呼ばれる技術を導入しました。Q-Sparse手法は、活性化にtop-Kスパース化とストレートスルー推定器を適用することで、完全スパース活性化の状態圧縮を実現し、推論効率を大幅に向上させます。研究によると、Q-Sparseは結果を維持したまま...