WO2025181786 - QUANTIZING LEARNING MODEL PARAMETERS

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2025/181786
Publication Date 04.09.2025
International Application No. PCT/IB2025/054591
International Filing Date 01.05.2025
Title **
[English] QUANTIZING LEARNING MODEL PARAMETERS
[French] QUANTIFICATION DE PARAMÈTRES DE MODÈLE D'APPRENTISSAGE
Applicants **
LENOVO (SINGAPORE) PTE. LTD.
Inventors
KOTHAPALLI, Venkata Srinivas
Priority Data
63/641,765   02.05.2024   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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译文

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2406
EPO Filing, Examination, Granting11943
Japan Filing, Examination, Granting2339
South Korea Filing, Examination, Granting2442
USA Filing, Examination, Granting6740
MasterCard Visa
Total: 25,870
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Abstract[English] Various aspects of the present disclosure relate to quantizing learning model parameters. The parameters of a trained learning model are quantized taking into account the sensitivity or the tolerance range of the parameters of the learning model so that the prediction or inference performance of the learning model after quantizing its parameters does not degrade beyond a given threshold from its intended (e.g., as trained) prediction or inference performance. The sensitivity or tolerance range of the parameters of the learning model can be determined based on a set of unlabeled data samples, and without having access to the training data or labeled data used to train the learning model. Forward error protection can also be used to provide error protection at different levels based on the sensitivity of parameters of the learning model when communicating the quantized model parameters (e.g., to another device or entity).[French] Divers aspects de la présente divulgation concernent la quantification de paramètres de modèle d'apprentissage. Les paramètres d'un modèle d'apprentissage entraîné sont quantifiés en tenant compte de la sensibilité ou de la plage de tolérance des paramètres du modèle d'apprentissage de telle sorte que les performances de prédiction ou d'inférence du modèle d'apprentissage après quantification de ses paramètres ne se dégradent pas au-delà d'un seuil donné par rapport à ses performances de prédiction ou d'inférence prévues (par exemple, telles qu'entraînées). La sensibilité ou la plage de tolérance des paramètres du modèle d'apprentissage peut être déterminée en fonction d'un ensemble d'échantillons de données non étiquetés, et sans avoir accès aux données d'apprentissage ou aux données étiquetées utilisées pour entraîner le modèle d'apprentissage. Une protection contre les erreurs sans voie de retour peut également être utilisée pour fournir une protection contre les erreurs à différents niveaux en fonction de la sensibilité de paramètres du modèle d'apprentissage lors de la communication des paramètres de modèle quantifiés (par exemple, à un autre dispositif ou entité).