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StableQuant: Layer-wise Adaptive Post-Training Quantization for Speech Foundation Models
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内容提要
本研究提出了一种新颖的自适应后训练量化算法StableQuant，显著优化了语音基础模型的量化性能。该算法将模型尺寸缩小至四分之一，并在8位量化下保持字错误率低于0.3%，同时提升推理速度。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的自适应后训练量化算法StableQuant。
- StableQuant显著优化了语音基础模型的量化性能。
- 该算法通过分析每层的量化范围，确保量化性能的最优化。
- 与传统PTQ方法相比，StableQuant可以将模型尺寸缩小至四分之一。
- 在8位量化下，StableQuant保持字错误率低于0.3%。
- StableQuant还提升了推理速度。
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