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Towards Superior Quantization Accuracy: A Layer-Sensitive Approach
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内容提要
本研究提出了一种层敏感的量化方法，解决了现有方法在处理大规模神经网络时未考虑各层量化难度的问题。通过识别量化困难的层并分配更多内存预算，提出了SensiBoost和KurtBoost方法，显著提高了量化精度，在LLama模型上实现了9%的困惑度提升，仅增加2%的内存预算。
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关键要点
- 本研究提出了一种层敏感的量化方法，解决了现有方法在处理大规模神经网络时未考虑各层量化难度的问题。
- 通过识别量化困难的层并分配更多内存预算，提出了SensiBoost和KurtBoost方法。
- 该方法显著提高了量化精度，在LLama模型上实现了9%的困惑度提升，仅增加2%的内存预算。
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