लाज़ेरस V5 एक्टिव स्टीयरिंग प्रोटोकॉल, जिसे ग्राउंडेड एंट्रोपी इंटरवेंशन के रूप में वर्गीकृत किया गया है, क्वांटाइजेशन-एवेयर ट्रेनिंग (QAT) को बायपास करके क्वांटाइज्ड मिक्स्चर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर्स के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करता है। लज़ेरस_core_backup आर्काइव से प्राप्त टेलीमेट्री डेटा पुष्टि करता है कि यह दृष्टिकोण संसाधन-गहन ट्रेनिंग के बिना संज्ञानात्मक गहराई और कंप्यूटेशनल दक्षता को पुनर्स्थापित करता है।
Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat-GPTQ-Int4 बेंचमार्क पर, प्रोटोकॉल ने दिखाया:
- ओमेगा-7 रीजनिंग स्कोर में +146.0% की वृद्धि, जो 27.67 से बढ़कर 68.07 हो गया।
- टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन (TTFT) में 57.2% की कमी, जिससे प्रतिक्रिया समय 1,492.23 ms से घटकर 638.55 ms हो गया।
- सेमांटिक कोहेरेंस इंडेक्स में +16.7% सुधार।
फ्रेमवर्क एक्सपर्ट कॉलप्स को रोकने और VRAM बाधाओं के भीतर पैरामीटर उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए ग्राउंडेड एंट्रोपी रूटिंग और MoE अप-साइक्लिंग पाइपलाइन सहित पांच आर्किटेक्चरल पिलर्स का उपयोग करता है। शून्य ट्रेनिंग कंप्यूट ओवरहेड के साथ सर्वोत्तम तर्क पुनर्प्राप्ति हासिल करके, सप्ताहों तक चलने वाली ट्रेनिंग पाइपलाइन से तात्कालिक डिप्लॉयमेंट की ओर संक्रमण प्रति मॉडल $100k–$1M+ लागत में कमी का प्रतिनिधित्व करता है।
यह विधि संसाधन-सीमित वातावरण में उच्च-फिडेलिटी, सॉवरेन AI को डिप्लॉय करने के लिए एक स्केलेबल और लागत-प्रभावी समाधान प्रदान करती है।