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LRQ：通过学习低秩权重缩放矩阵优化大型语言模型的后训练量化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究探讨了大型语言模型的后训练量化，特别是4位权重和8位激活量化，以提高计算效率。通过创新技术和混合数据格式，解决了量化中的问题，并证明了这些技术显著提高了任务准确度。该方法相对于8位整数MAC单元可以提升2倍硬件效率。
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关键要点
- 该研究探讨了大型语言模型的后训练量化，特别是4位权重和8位激活量化。
- 引入了激活量化感知的缩放（AQAS）和序列长度感知的校准（SLAC）等创新技术。
- 采用混合数据格式（dINT）解决W4A8量化中的下溢问题。
- 通过严格评估证明这些技术显著提高了任务准确度，与完整精度模型相当。
- 该方法相对于8位整数MAC单元可以提升2倍硬件效率。
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