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混合专家后训练量化的研究：一个基准评估
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了大型语言模型中的Mixture-of-Experts（MoE）方法，通过稀疏激活实现了对LLMs的有效扩展。通过量化启发式方法，揭示了不同MoE结构需要不同数量的权重位数以实现有效和高效的量化。同时，引入了一些新的增强方法，以更准确地识别MoE量化中需要更高位数分配的关键权重。
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关键要点
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本文研究了大型语言模型中的Mixture-of-Experts（MoE）方法。
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MoE方法通过稀疏激活实现了对LLMs的有效扩展，减少了计算FLOPs。
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在直接应用于MoE模型时，后训练量化的常规方法效果较差，主要由于显著的内存开销。
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研究探索了MoE结构感知的量化启发式方法，包括从粗到细粒度的分析。
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不同的MoE结构（如块、专家、线性层）需要不同数量的权重位数以实现有效和高效的量化。
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通过对两个典型MoE模型和六个任务进行基准测试，支持了研究结论。
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引入了新的增强方法，以更准确地识别MoE量化中需要更高位数分配的关键权重。
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包括线性权重异常得分器和MoE块得分器在内的新方法被提出。
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后续实验验证了在权重和激活量化方面的发现。
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