BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-05T00:00:00Z SKIM: Pushing the Limits of Post-Training Quantization with Arbitrary Bit Quantization 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出SKIM方法，结合K均值聚类与混合精度，优化比特分配，显著提升量化模型性能。3位量化的LLaMA模型困惑度与全精度模型的差距缩小了16.3%。 🏷️ 标签 K均值聚类 LLaMA模型 SKIM方法 比特分配 混合精度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
