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可部署的 LLM 压缩加速之无
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种高效的权重量化方法，减少大型语言模型的内存消耗和推断成本。通过使用预训练模型的权重和自适应的量化粒度，该方法在混合专家模型和密集模型上展示了有效性。研究还实现了高效的GPU矩阵乘法和解量化算法，支持不同类型的激活和权重。在评估中，该方法展示了最小的准确性损失，并实现了高吞吐量。
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关键要点
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提出了一种高效的仅权重量化方法，旨在减少大型语言模型的内存消耗和推断成本。
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该方法利用预训练模型的权重，确保最小质量降低，适用于混合专家模型和密集模型，无需额外微调。
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通过分析量化大型语言模型的挑战，采用自适应的量化粒度解决问题，展示了方法的有效性。
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实现了高效的GPU矩阵乘法和解量化算法，支持不同类型的激活和权重。
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在OPT-175B和内部混合专家模型等大规模开源模型上评估，展示了最小的准确性损失和高达3.65倍的吞吐量。
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