GGUFの語彙を再学習なしで47%削減しローカルLLMの負荷軽減に成功

Zenn LLM ・ 2026-09-01

原題: 再学習なしでGGUFの巨大な語彙を半分近くまで剪定した話

AI による要約

ローカルLLMの実行負荷軽減を目的に、Gemma 4系のGGUFモデルで使わない多言語トークンを再学習なしで47.14%削減した。語彙サイズは262,144から138,569に、マージ数も514,906から286,758に削減された。

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