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Interactions Across Blocks in Post-Training Quantization of Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大语言模型后训练量化中的块间交互问题，关注量化误差。引入两种多块微调策略，发现这些方法在特定网络模型上显著提升了量化效果。
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关键要点
- 本研究关注大语言模型后训练量化中的块间交互问题，特别是量化误差。
- 引入了两种多块微调策略，以改善量化效果。
- 这些微调策略的有效性依赖于特定的网络模型。
- 在某些网络模型上，这些方法显著提升了量化效果。
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