大语言模型的训练后量化算法综述 | 得物技术

主要观点总结

文章介绍了多种针对大模型量化（用于降低模型大小和计算量）的算法和技术，包括GPTQ、AWQ、HQQ、SmoothQuant、QuIP、QuaRot、SpinQuant、QQQ、QoQ和FP8等。每种算法都有其特定的量化对象、特点和适用场景，例如GPTQ和AWQ主要用于权重量化，SmoothQuant实现了权重和激励的全量化，QuIP和QuaRot通过引入旋转矩阵来减少激励矩阵的异常值，SpinQuant通过优化旋转矩阵来进一步提高量化性能。这些算法在提升模型推理效率的同时，可能会带来一定的精度损失，但通过优化和融合不同量化技巧，可以在保持较高推理效率的同时，尽可能减少精度损失。

关键观点总结

关键观点1: 大模型量化技术

大模型量化技术旨在降低模型大小和计算量，提高推理效率。

关键观点2: GPTQ和AWQ

GPTQ和AWQ主要用于权重量化，是早期主流的LLM量化算法，具有较快的量化速度和较小的量化损失。

关键观点3: SmoothQuant

SmoothQuant实现了权重和激励的全量化，能够保障良好的量化损失，在实际中有广泛应用。

关键观点4: QuIP和QuaRot

QuIP和QuaRot通过引入旋转矩阵来减少激励矩阵的异常值，提高模型的量化精度。

关键观点5: SpinQuant

SpinQuant通过优化旋转矩阵来进一步提高量化性能，是近年来提出的一种有效量化方案。

关键观点6: QQQ和QoQ

QQQ和QoQ融合了多种量化手段，通过不同的优化技巧来减小量化误差，提高推理效率。

关键观点7: FP8

FP8是一种8位低精度浮点格式，Nvidia的GPU支持FP8的训练和推理格式，适用于需要较高计算效率的场景。

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