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Binary Weight and Activation Implementation for Large Language Models Using Post-Training Quantization
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内容提要
本研究提出了一种后训练量化框架，通过细粒度分组和EM量化方案，将大语言模型的权重量化为1位，显著降低量化误差并提升性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种后训练量化框架，解决了大语言模型在权重和激活精度低于4位时性能下降的问题。
- 该框架通过Hessian感知的细粒度分组和基于EM的量化方案，将权重量化为1位。
- 研究表明，该方法显著降低了量化误差，并在多项任务上超越了当前最先进的量化基线。
- 该研究推动了大语言模型量化技术的发展，显著降低了计算成本。
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