INT8 양자화를 통한 메모리 2배 절감 및 연산 에너지 18~30배 효율화
Integer Quantization: Deep Dive
MTP 및 QAT 적용을 통한 Gemma-4 추론 속도 최대 66% 향상
Comparing Model Performance: Without MTP vs. With MTP vs. With MTP + QAT
Gemma 4 QAT 모델: 모바일과 노트북 효율성을 위한 압축 최적화
QAT 기반 최적화로 Gemma 4 E2B 메모리 풋프린트 1GB 달성
QAT 도입을 통한 희귀 결함 클래스 mAP 3.1pt 복구 및 Edge 추론 최적화
QAT vs PTQ on our edge vision model: 6 months of A/B data