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AIの量子化とは、モデルの重みや活性化の数値精度を下げることでニューラルネットワークの動作を高速化し、メモリ使用量を削減するモデル圧縮手法であり、多くの場合、精度の損失は最小限に抑えられます。
AIにおける推論とは、トレーニング済みモデルを新しい入力に対して実行し、予測・分類・生成テキストなどの出力を生み出すプロセスです。モデルがトレーニングで学んだことを実世界のデータに適用するデプロイメントの段階を指します。