Google Research เสนออัลกอริทึม TurboQuant ใช้บีบอัดข้อมูลในการประมวลผล AI โดยเฉพาะ
Body
Google Research เผยแพร่งานวิจัย TurboQuant อัลกอริทึมบีบอัดข้อมูลที่ลดขนาดลงได้มาก มีเป้าหมายใช้สำหรับงานรับส่งข้อมูลสำหรับการประมวลผล AI โดยเฉพาะ
ในการประมวลผลข้อมูล AI นั้น Vector เป็นพื้นฐานที่โมเดลใช้ในการเชื่อมโยงข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งมีขนาดใหญ่ขึ้นหากเป็นข้อมูลที่มีความซับซ้อนเช่นรูปภาพ แต่ก็ใช้งานหน่วยความจำมากขึ้นสำหรับการทำแคช อัลกอริทึม TurboQuant จึงถูกเสนอเพื่อลดขนาดข้อมูลสำคัญในระหว่างการประมวลผล Vector โดยไม่สูญเสียความถูกต้องและประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม
TurboQuant ทำงานใน 2 ขั้นตอนคือ PolarQuant เป็นการเปลี่ยนตำแหน่งข้อมูลแทนวิธีการระบุตำแหน่งบล็อกมาเป็นรัศมีและมุม (Polar) ลดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลตามลักษณะของ Vector จากนั้นใช้วิธีการ Quantized Johnson-Lindenstrauss (QJL) เพื่อลด error ของวิธี PolarQuant โดยใช้ข้อมูล 1 บิตมาเป็นตัวตรวจสอบ
ที่มา: Google Research
arjin Sat, 28/03/2026 - 08:12
Continue reading...
Body
Google Research เผยแพร่งานวิจัย TurboQuant อัลกอริทึมบีบอัดข้อมูลที่ลดขนาดลงได้มาก มีเป้าหมายใช้สำหรับงานรับส่งข้อมูลสำหรับการประมวลผล AI โดยเฉพาะ
ในการประมวลผลข้อมูล AI นั้น Vector เป็นพื้นฐานที่โมเดลใช้ในการเชื่อมโยงข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งมีขนาดใหญ่ขึ้นหากเป็นข้อมูลที่มีความซับซ้อนเช่นรูปภาพ แต่ก็ใช้งานหน่วยความจำมากขึ้นสำหรับการทำแคช อัลกอริทึม TurboQuant จึงถูกเสนอเพื่อลดขนาดข้อมูลสำคัญในระหว่างการประมวลผล Vector โดยไม่สูญเสียความถูกต้องและประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม
TurboQuant ทำงานใน 2 ขั้นตอนคือ PolarQuant เป็นการเปลี่ยนตำแหน่งข้อมูลแทนวิธีการระบุตำแหน่งบล็อกมาเป็นรัศมีและมุม (Polar) ลดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลตามลักษณะของ Vector จากนั้นใช้วิธีการ Quantized Johnson-Lindenstrauss (QJL) เพื่อลด error ของวิธี PolarQuant โดยใช้ข้อมูล 1 บิตมาเป็นตัวตรวจสอบ
ที่มา: Google Research
arjin Sat, 28/03/2026 - 08:12
Continue reading...