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QLLM：用于大型语言模型的准确高效低比特量化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为norm tweaking的技术，可作为当前PTQ方法的插件使用，以实现高精度且成本效益的模型压缩。通过更新归一化层的权重，该方法在权重量化和权重与激活联合量化方面取得了显著的改进，在2位量化情况下甚至达到与浮点数模型相同的精度水平。该方法简单有效，适用于实际应用。
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关键要点
- 介绍了一种名为norm tweaking的技术，作为PTQ方法的插件使用。
- 该技术实现高精度且具有成本效益的模型压缩。
- 通过更新归一化层的权重，显著改进了权重量化和权重与激活联合量化。
- 在2位量化情况下，该方法达到与浮点数模型相同的精度水平。
- 该方法简单有效，适用于实际应用。
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