[논문리뷰] Chinese-Jev: Bringing System One Model to Chinese-Language Tasks본 논문은 범용 대형 언어 모델(LLM)이 단순한 의사결정 작업에 소모하는 비용을 줄이고, 중국어 태스크에 최적화된 고효율 System One 모델을 제안합니다 .#Review#System One Model#Chinese-Language Tasks#Decision-Oriented Training#Encoder-Only Backbone#Unified Data Pipeline#On-Device Inference2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RAMP: Reinforcement Adaptive Mixed Precision Quantization for Efficient On Device LLM Inference최근 Large Language Models (LLMs)는 자연어 처리 분야를 혁신했지만, FP16 포맷의 Llama-2-13B 모델이 26GB 의 memory를 요구하는 등 막대한 memory requirement로 인해 consumer GPU나 edge device에 배포하는 데 어려움을 겪는 Memory Wall 문제가 존재합니다.#Review#Mixed-Precision Quantization#Reinforcement Learning#Post-Training Quantization#Large Language Models#Policy Transfer#Scale Folding#GGUF#On-Device Inference2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중