Trust, but Verify: Peeling Low-Bit Transformer Networks for Training Monitoring
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Eamaz, Arian, Yeganegi, Farhang, Soltanalian, Mojtaba |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Data-Aware Training Quality Monitoring and Certification for Reliable Deep Learning
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2024)
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2024)
Physics-Inspired Binary Neural Networks: Interpretable Compression with Theoretical Guarantees
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2025)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2025)
Low-rank Matrix Sensing With Dithered One-Bit Quantization
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2023)
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2023)
Matrix Completion from One-Bit Dither Samples
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
Sample Abundance for Signal Processing: A Brief Introduction
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2025)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2025)
From Quasi-Isometric Embeddings to Finite-Volume Property: A Theoretical Framework for Quantized Matrix Completion
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
Deep Learning-Enabled One-Bit DoA Estimation
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2024)
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2024)
Harnessing the Power of Sample Abundance: Theoretical Guarantees and Algorithms for Accelerated One-Bit Sensing
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
Automotive Radar Sensing with Sparse Linear Arrays Using One-Bit Hankel Matrix Completion
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023)
Collaborative Automotive Radar Sensing via Mixed-Precision Distributed Array Completion
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2024)
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2024)
Linearization Explains Fine-Tuning in Large Language Models
par: Afzal, Zahra Rahimi, et autres
Publié: (2026)
par: Afzal, Zahra Rahimi, et autres
Publié: (2026)
V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners
par: Hosseini, Arian, et autres
Publié: (2024)
par: Hosseini, Arian, et autres
Publié: (2024)
PreNeT: Leveraging Computational Features to Predict Deep Neural Network Training Time
par: Pourali, Alireza, et autres
Publié: (2024)
par: Pourali, Alireza, et autres
Publié: (2024)
CLAQ: Pushing the Limits of Low-Bit Post-Training Quantization for LLMs
par: Wang, Haoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Haoyu, et autres
Publié: (2024)
FrameQuant: Flexible Low-Bit Quantization for Transformers
par: Adepu, Harshavardhan, et autres
Publié: (2024)
par: Adepu, Harshavardhan, et autres
Publié: (2024)
Quantization Variation: A New Perspective on Training Transformers with Low-Bit Precision
par: Huang, Xijie, et autres
Publié: (2023)
par: Huang, Xijie, et autres
Publié: (2023)
Bit-by-Bit: Progressive QAT Strategy with Outlier Channel Splitting for Stable Low-Bit LLMs
par: Xu, Binxing, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Binxing, et autres
Publié: (2026)
Generative Verifiers: Reward Modeling as Next-Token Prediction
par: Zhang, Lunjun, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Lunjun, et autres
Publié: (2024)
TesseraQ: Ultra Low-Bit LLM Post-Training Quantization with Block Reconstruction
par: Li, Yuhang, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yuhang, et autres
Publié: (2024)
Outlier-Aware Training for Low-Bit Quantization of Structural Re-Parameterized Networks
par: Niu, Muqun, et autres
Publié: (2024)
par: Niu, Muqun, et autres
Publié: (2024)
Why ReLU? A Bit-Model Dichotomy for Deep Network Training
par: Doron-Arad, Ilan, et autres
Publié: (2026)
par: Doron-Arad, Ilan, et autres
Publié: (2026)
Robust Ultra Low-Bit Post-Training Quantization via Stable Diagonal Curvature Estimate
par: Kim, Jaemin, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Jaemin, et autres
Publié: (2026)
LoCo: Low-Bit Communication Adaptor for Large-scale Model Training
par: Xie, Xingyu, et autres
Publié: (2024)
par: Xie, Xingyu, et autres
Publié: (2024)
SplitQuant: Layer Splitting for Low-Bit Neural Network Quantization
par: Song, Jaewoo, et autres
Publié: (2025)
par: Song, Jaewoo, et autres
Publié: (2025)
1-Bit Wonder: Improving QAT Performance in the Low-Bit Regime through K-Means Quantization
par: Maskey, Sohir, et autres
Publié: (2026)
par: Maskey, Sohir, et autres
Publié: (2026)
BitSnap: Checkpoint Sparsification and Quantization in LLM Training
par: Peng, Yanxin, et autres
Publié: (2025)
par: Peng, Yanxin, et autres
Publié: (2025)
Critique to Verify: Accurate and Honest Test-Time Scaling with RL-Trained Verifiers
par: Yang, Zhicheng, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Zhicheng, et autres
Publié: (2025)
DyBit: Dynamic Bit-Precision Numbers for Efficient Quantized Neural Network Inference
par: Zhou, Jiajun, et autres
Publié: (2023)
par: Zhou, Jiajun, et autres
Publié: (2023)
True 4-Bit Quantized Convolutional Neural Network Training on CPU: Achieving Full-Precision Parity
par: Tathe, Shivnath
Publié: (2026)
par: Tathe, Shivnath
Publié: (2026)
Putting the Value Back in RL: Better Test-Time Scaling by Unifying LLM Reasoners With Verifiers
par: Sareen, Kusha, et autres
Publié: (2025)
par: Sareen, Kusha, et autres
Publié: (2025)
Boundary Peeling: Outlier Detection Method Using One-Class Peeling
par: Arafat, Sheikh, et autres
Publié: (2023)
par: Arafat, Sheikh, et autres
Publié: (2023)
HESTIA: A Hessian-Guided Differentiable Quantization-Aware Training Framework for Extremely Low-Bit LLMs
par: Wang, Guoan, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Guoan, et autres
Publié: (2026)
Quant-dLLM: Post-Training Extreme Low-Bit Quantization for Diffusion Large Language Models
par: Zhang, Tianao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Tianao, et autres
Publié: (2025)
Low-Bit Quantization Favors Undertrained LLMs: Scaling Laws for Quantized LLMs with 100T Training Tokens
par: Ouyang, Xu, et autres
Publié: (2024)
par: Ouyang, Xu, et autres
Publié: (2024)
Multi-Objective Linear Ensembles for Robust and Sparse Training of Few-Bit Neural Networks
par: Bernardelli, Ambrogio Maria, et autres
Publié: (2022)
par: Bernardelli, Ambrogio Maria, et autres
Publié: (2022)
BitLogic: Training Framework for Gradient-Based FPGA-Native Neural Networks
par: Bührer, Simon, et autres
Publié: (2026)
par: Bührer, Simon, et autres
Publié: (2026)
LittleBit: Ultra Low-Bit Quantization via Latent Factorization
par: Lee, Banseok, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Banseok, et autres
Publié: (2025)
Constant Bit-size Transformers Are Turing Complete
par: Li, Qian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Qian, et autres
Publié: (2025)
Training with Fewer Bits: Unlocking Edge LLMs Training with Stochastic Rounding
par: Liu, Taowen, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Taowen, et autres
Publié: (2025)
Learning to Trust Experience: A Monitor-Trust-Regulator Framework for Learning under Unobservable Feedback Reliability
par: Zhang, Zhipeng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Zhipeng, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Data-Aware Training Quality Monitoring and Certification for Reliable Deep Learning
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2024) -
Physics-Inspired Binary Neural Networks: Interpretable Compression with Theoretical Guarantees
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2025) -
Low-rank Matrix Sensing With Dithered One-Bit Quantization
par: Yeganegi, Farhang, et autres
Publié: (2023) -
Matrix Completion from One-Bit Dither Samples
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2023) -
Sample Abundance for Signal Processing: A Brief Introduction
par: Eamaz, Arian, et autres
Publié: (2025)