<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Quantization on Haxlys's Blog</title><link>https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/frameworks/quantization/</link><description>Recent content in Quantization on Haxlys's Blog</description><generator>Hugo -- 0.152.2</generator><language>kr-ko</language><lastBuildDate>Tue, 28 Apr 2026 13:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/frameworks/quantization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>양자화 비주얼 가이드 — Maarten Grootendorst가 그림으로 푸는 LLM 경량화</title><link>https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/posts/visual-guide-to-quantization/</link><pubDate>Tue, 28 Apr 2026 13:00:00 +0900</pubDate><guid>https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/posts/visual-guide-to-quantization/</guid><description>Maarten Grootendorst의 &amp;#39;A Visual Guide to Quantization&amp;#39;을 한국어로 정리한다 — FP32→FP16/BF16/INT8/INT4의 표현 손실, symmetric/asymmetric 양자화, calibration·clipping의 트레이드오프, PTQ(GPTQ·GGUF) vs QAT(BitNet·BitNet b1.58)까지 50여 장 시각화의 핵심을 한 글에 압축한다.</description></item><item><title>LLM의 양자화(Quantization): 기초부터 실전까지</title><link>https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/quantization-llm/</link><pubDate>Sun, 29 Mar 2026 08:53:44 +0900</pubDate><guid>https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/quantization-llm/</guid><description>LLM이 너무 커서 일반 PC에서 돌리기 어려운 문제를 해결하는 양자화 기법을 기초부터 설명합니다. 모델 크기를 줄이면서 성능을 최대한 유지하는 방법을 다룹니다.</description></item></channel></rss>