65,94 vs. 56,83 Prozent auf AIME: Quantisierungsbewusstes Training schlägt Bfloat16-Baseline
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65,94 vs. 56,83 Prozent auf AIME: Quantisierungsbewusstes Training schlägt Bfloat16-Baseline

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Ein quantisierungsbewusst trainiertes Modell erreicht bei 4-Bit-Gewichten, Aktivierungen und KV-Cache auf AIME 65,94 Prozent und übertrifft damit den Bfloat16-Sockel deutlich. Der Grund liegt in der gezielten Minimierung von Fehlern an niedrig-entropischen Stellen wie Ziffern und Operatoren.
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