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QFT：量子化的低资源 LLM 全参数调整
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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
该文介绍了一种高效的仅权重量化方法，以减少大型语言模型在实际应用中的内存需求和推断成本。该方法适用于混合专家模型和密集模型，并且无需额外的微调。通过自适应的量化粒度进行解决，展示了该方法的有效性。在大规模开源模型上评估，展示了最小的准确性损失，并在相同数量的 GPU 上实现了高达 3.65 倍的吞吐量。
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关键要点
- 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需求和推断成本。
- 该方法适用于混合专家模型和密集模型，无需额外的微调。
- 通过自适应的量化粒度解决量化大型语言模型的挑战和问题。
- 实现了高效的 GPU 矩阵乘法和解量化算法，支持 fp16 或 bf16 激活与 int8 或 int4 权重的乘法。
- 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。
- 在相同数量的 GPU 上实现了高达 3.65 倍的吞吐量。
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