機械翻訳における効率的推論展開のための量子化トレードオフ

arXiv cs.CL ・ 2026-07-31

原題: Studying quantization trade-offs for efficient inference deployment in machine translation

AI による要約

大規模言語モデルのサーバー展開において、量子化がレイテンシとスループットに与える影響を検証し、文書チャンキングとW4A8/W8A8量子化の組み合わせが効率を改善することを示した。実運用環境におけるLLMのコスト削減とパフォーマンス最適化に直結する。

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