A GLM 4.7 REAP modell lehetőségeit tárja fel ez a videó, amely a nagyméretű mesterséges intelligencia modellek otthoni futtatásának kérdéseit vizsgálja. A Cerebras legújabb fejlesztéseinek köszönhetően a korábban elérhetetlenül nagy modellek sokkal kisebb tárhellyel és számítási igénnyel is használhatóvá válnak.
Középpontban a REAP nevű kompressziós eljárás áll, amely a sokszakértős modellek hatékonyságát optimalizálja úgy, hogy a teljesítmény csak minimálisan csökken. Bemutatásra kerül, milyen elv alapján válogatják ki azokat a szakértőket, amelyek elhagyhatók a modellből, miközben a generálási és kódolási képességek szinte változatlanok maradnak.
Az is kiderül, hogyan telepíthetjük és futtathatjuk a GLM 4.7 REAP modellt saját számítógépen, akár CPU-n, akár GPU-n, valamint hogy milyen kvantálási beállításokkal mennyire csökkenthető a rendszer-erőforrások igénye. A videóban különféle technikai részletek is elhangzanak a Llama.cpp használatáról és a hardveres beállításokról.
Felvetődik a kérdés: hol húzódik a határ a kompresszió, a teljesítmény és a gyakorlati alkalmazhatóság között, és hogyan dönthető el, mely kvantálási eljárás nyújtja a legjobb kompromisszumot? A bemutatóban a VRAM-használat, a sebesség és a minőség kapcsolatát is tesztelik eltérő beállítások mellett.
