QFT:量子化的低资源 LLM 全参数调整

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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。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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