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Why Gated DeltaNet Survives 4-Bit Quantization: NVFP4 W4A4 for the Recurrent Half of a Hybrid 27B LLM
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers quantized all 496 linear layers of a 27B hybrid LLM to 4-bit using NVFP4, including recurrent GDN layers, matching full-precision performance.
- Warum es zählt
- Matters for engineers deploying large language models who need smaller memory footprint and faster inference without accuracy loss.
- Achtung
- Results specific to hybrid attention-recurrent architecture; generalization to pure transformer models or other quantization schemes unclear.
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Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Latent Recurrent Thinking
- Hybrid Secret & Cache Management Pattern
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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