<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Kompresi Model on Nalar</title>
    <link>https://nalar.dev/id/tags/kompresi-model/</link>
    <description>Recent content in Kompresi Model on Nalar</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>id-id</language>
    <lastBuildDate>Wed, 16 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://nalar.dev/id/tags/kompresi-model/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Pangkas Head Attention Transformer dengan Dampak yang Terukur</title>
      <link>https://nalar.dev/id/pangkas-head-attention-transformer-dengan-dampak-terukur/</link>
      <pubDate>Wed, 16 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://nalar.dev/id/pangkas-head-attention-transformer-dengan-dampak-terukur/</guid>
      <description>&lt;p&gt;Sebuah blok multi-head attention dapat memiliki head yang ketika dihapus hanya sedikit mengubah metrik target pada set evaluasi tertentu. Pengamatan ini membuat pemangkasan head attention menarik: identifikasi head berdampak rendah, hapus kontribusinya, lalu pertahankan head yang lebih penting bagi workload target.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;Bagian yang sulit bukan membuat output sebuah head menjadi nol. Yang perlu ditentukan adalah apa yang sebenarnya diukur oleh intervensi tersebut dan apakah model hasilnya benar-benar mengeksekusi lebih sedikit pekerjaan. Head yang dimask, head yang dihapus secara struktural, dan kernel attention yang lebih cepat adalah gagasan yang berkaitan, tetapi bukan hasil yang sama.&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
