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大模型量化技术旨在减少模型大小和计算需求,同时保持模型的性能。以下是几种常见的量化技术:
1. GPTQ(Gradient-based Post-training Quantization)GPTQ 是一种基于梯度的量化技术,通常在模型训练完成后进行(后训练量化)。其目标是在不显著降低模型性能的情况下,减少模型参数的精度(例如,从32位浮点数到8位整数),从而减少模型大小和推理时间。
主要特点:
后训练量化:在模型训练完成后进行量化,不需要重新训练模型。梯度优化:利用梯度信息优化量化过程,以减少量化带来的精度损失。应用广泛:适用于各种模型架构和应用...点击查看剩余70%
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