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Tensor Parallelism for Low-Bit Communication in Large Language Model Inference
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新方法，将服务器大型语言模型推理中的通信成本从16位降低至4.2位，同时保持约98.0%和99.5%的原始性能，显示出显著的应用潜力。
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关键要点
- 该研究旨在解决服务器大型语言模型推理中的通信成本问题。
- 提出了一种新的量化方法，将通信值的比特数从16位减少到4.2位。
- 该方法几乎保留了原始性能，平均保持约98.0%和99.5%的性能。
- 研究结果显示该方法具有显著的应用潜力。
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