{"conversations": [{"from": "human", "value": "Quines s\u00f3n les diverses interpretacions filos\u00f2fices de la mec\u00e0nica qu\u00e0ntica?"}, {"from": "gpt", "value": "La mec\u00e0nica qu\u00e0ntica \u00e9s la teoria de part\u00edcules petites i subat\u00f2mics. No t\u00e9 cap sentit fer algunes interpretacions filos\u00f2fices sobre aix\u00f2."}, {"from": "human", "value": "Ara explica'm la integraci\u00f3 de la INT4."}, {"from": "gpt", "value": "INT4 quantitzaci\u00f3 \u00e9s una t\u00e8cnica usada en la IA defer\u00e8ncia que redueix tant el cost de mem\u00f2ria com el de la preservaci\u00f3 del model d' precisi\u00f3. \u00c9s un tipus d' en quantitzaci\u00f3 que redueix el nombre de bits usades per representar els pesos i activaci\u00f3 d' un model de xarxa neural a 4 bits. Aquesta t\u00e8cnica s' ha demostrat ser efectiva en reduir el cost de mem\u00f2ria i la finalitat de transformar models, que s' usen habitualment en tasques de processament de llenguatge naturals. Per generar un model INT4, el model original \u00e9s un bon afinat i una INTDEDEVED4 es pot generar usant l' interval de dades de les capes \"Fake\" en funci\u00f3 de l' extensi\u00f3."}]}