Forschung · Training · Produktion

Modell training forschung v4

getmarket entwickelt robuste KI-Modelle für Rechner-Anwendungen mit Fokus auf präzise Multiplikationsalgorithmen, hardwarenahe Optimierung und skalierbare Inferenz.

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Überblick

Dieses Release v4 dokumentiert Trainingspipelines, Datensätze und Messergebnisse für Modelle, die auf elektronische Rechenplattformen spezialisiert sind. Ziel ist hohe Genauigkeit bei Multiplikationsaufgaben sowie effiziente Nutzung von Inferenzressourcen.

Modellfamilien: Convolutional- und Transformer-basierte Architekturen
Optimierung für Embedded-CPUs und spezialisierte Beschleuniger
Regression, Klassifikation und präzise Arithmetik-Operatoren

Durchsatz (inferenz): > 1k/s

Latenz (on-device): < 15 ms

Datensätze & Annotation

Kurzübersicht zu den verwendeten Datensätzen, Annotationsrichtlinien und synthetischen Ergänzungen für robuste Multiplikations-Tests.

Datensatz	Typ	Samples	Besonderheit
CalcSynth-50k	synthetisch	50.000	gezielte Multiplikationsfälle, Overflow-Tests
RealDevice-10k	Messungen	10.000	Noise & Precision auf realer Hardware
EdgeBench-5k	embedded	5.000	Optimiert für niedrigen Speicherverbrauch

Methoden & Trainingspipelines

Adaptive Trainingszyklen mit Fokus auf numerische Stabilität, Quantisierung und robuste Generalisierung auf unbekannte Operanden.

Einsatz modularer Blöcke: leichte Transformer-Layer kombiniert mit quantisierten Multiplikations-Operatoren und spezialisierter Loss-Funktion zur Minimierung arithmetischer Fehler.

Curriculum-Learning, Mixup für numerische Robustheit und adaptive Lernraten. Zusätzlich werden adversariale Tests zur Absicherung gegen fehlerhafte Eingaben eingesetzt.

Evaluationspipeline umfasst Unit-Tests für Operatoren, Energiemessungen auf Zielhardware und A/B-Tests in realen Szenarien. Deployment erfolgt als Container oder Firmware-Update.

Toolchain: PyTorch, ONNX, quantization toolkits, CI/CD für Tests auf Geräten.

Ergebnisse & Benchmarks

Leistungskennzahlen

Modell	Fehler (MAE)	Latenz (ms)	Param.
v4-small	0.0032	6.8	1.2M
v4-medium	0.0018	12.4	4.6M
v4-edge	0.0041	4.2	0.6M

Diagramme zeigen Trade-offs zwischen Latenz und Genauigkeit über verschiedene Hardwareprofile.

Team & Zusammenarbeit

Dr. Anna Meier

Leitung Forschung & Modelltraining

Unser interdisziplinäres Team kombiniert Expertise aus Embedded-Systems, numerischer Analyse und Machine Learning. Wir arbeiten eng mit Hardwarepartnern und Bildungseinrichtungen zusammen, um robuste Lösungen zu implementieren.

Kooperationen mit Universitäten und Industriepartnern
OpenBench für reproduzierbare Tests
Workshops und technische Schulungen verfügbar

Ressourcen & Downloads

Publikationen

Whitepaper zu v4, Trainingsprotokolle und Evaluationsskripte.

Whitepaper (PDF)

Modelle & Checkpoints

Modelle in quantisierter Form, kompatibel mit ONNX.

Modelle herunterladen

Beispielcode

Inference-Snippets und Evaluation-Scripts.

Code & Tools

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