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ZeroQuant (4+2): 通过一种基于 FP6 的新策略重新定义 LLMs 量化，用于不同的生成任务
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究审查了大型语言模型中的4位量化方法，发现INT4量化在生成类别任务中表现不佳，而FP6量化在准确性和多功能性方面表现出色。提出了一种用于FP6的新颖4+2设计，以适应各种AI硬件并实现最佳系统性能。
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关键要点
- 本研究审查了大型语言模型中的4位量化方法。
- INT4量化在生成类别任务中表现不佳。
- FP6量化在准确性和多功能性方面表现出色。
- FP6即使采用粗粒度的量化方案，也能在各种算法和任务上表现优异。
- codestar-15B模型在代码生成方面使用FP6量化表现与FP16相当。
- 406M模型在摘要生成方面与基准模型非常接近，而INT4无法达到这种性能。
- 提出了一种用于FP6的新颖4+2设计，以适应各种AI硬件并实现最佳系统性能。
- FP6可以成为当前大型语言模型中使用的4位量化方法的有希望的解决方案。
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