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ASER: Activation Smoothing and Error Reconstruction for Quantization of Large Language Models
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内容提要
本研究提出ASER算法，旨在解决大型语言模型的低位量化问题，通过误差重建和激活平滑来提升性能。实验结果表明，ASER在保持准确性的同时，能够有效地量化大型语言模型。
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关键要点
- 本研究提出ASER算法，旨在解决大型语言模型的低位量化问题。
- ASER算法通过误差重建和激活平滑来提升模型性能。
- 实验结果表明，ASER能够在保持准确性的同时有效量化大型语言模型。
- ASER在最先进的量化算法中表现出竞争力。
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