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探索蛋白质语言模型的后训练量化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SmoothQuant是一个免费的后训练量化解决方案，可用于大型语言模型，实现8位权重和激活的量化，提高硬件效率，降低硬件成本，是一个民主化LLMs的解决方案。
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关键要点
- SmoothQuant是一个免费的后训练量化解决方案。
- 该解决方案适用于大型语言模型（LLMs）。
- SmoothQuant实现8位权重和激活的量化（W8A8）。
- 通过平滑激活异常值和权重激活之间的数学变换，迁移量化难度。
- 提高硬件效率，减少内存使用高达2倍。
- 实现加速效果，提升性能1.56倍。
- 降低硬件成本，促进LLMs的民主化。
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