既存の モデル アーキテ クチャ へ QuantTune を 統合 する 際 の 潜在 的 な 制限 や 欠点 は何ですか？
QuantTune を既存 の モデ ル アーキテ クチャ へ 統合 する 際 の 主要な 制限 や 欠点 の1つは、 調整された 外れ 値駆動 損失関数 を 完全に 統合し ても 特定 の ニュースキップ層 （softmax, layer normalization）から除外しなければいけない点です。これら 層では通常計算要求が高くありません 。また， Quant Tune を実装した場合，新しい学習フェーズ中では追加時間や計算複雑さが必要とされず，推論時でも特別な硬件依存性が排除されるため，その柔軟性と使い勝手から考えても妥当だろう。