VPTQ：大规模语言模型的极低比特向量后训练量化
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内容提要
本文介绍了多种针对大型语言模型的低精度量化技术，如数据无关的蒸馏方法、norm tweaking、QLLM、BiLLM和GPTVQ。这些方法在保持高准确度的同时，显著提高了模型的压缩性能和推理效率，解决了资源受限设备上的应用限制。研究表明，新的量化框架和算法能够有效降低计算成本，提升模型在实际应用中的可行性。
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Q&A
什么是数据无关的蒸馏方法？
数据无关的蒸馏方法利用预训练模型生成的结果，实现对语言模型的低位量化，适用于大型语言模型。
norm tweaking技术如何提高量化精度？
norm tweaking技术通过校准数据生成和通道级距离约束，更新归一化层的权重，从而显著提高权重量化的精度。
QLLM的主要优势是什么？
QLLM通过自适应通道重组技术，提高了低精度模型量化的准确性，相较于之前的方法提高了7.89%的平均准确率。
BiLLM方案的特点是什么？
BiLLM是一种1位后训练量化方案，能够在高准确度的同时，仅使用1.08位权重实现推理，且在单个GPU上快速完成二值化过程。
GPTVQ方法如何改善量化效果？
GPTVQ通过增加量化维度，交错使用每层输出重建MSE的Hessian信息，显著改善了神经网络量化的大小与准确性之间的权衡。
CVXQ方法的应用场景是什么？
CVXQ方法适用于包含数千亿权重参数的模型，能够灵活地将模型压缩到任何指定大小，解决资源受限设备上的应用限制。
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