论文提出ResCom低秩残差补偿方法降低大模型量化误差
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论文提出ResCom低秩残差补偿方法降低大模型量化误差
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AI 综述
Ning Yang等作者在arXiv发布论文，提出ResCom方法：利用激活舍入残差做低秩校正，补偿大语言模型低比特权重-激活量化造成的层输出误差，无需梯度训练，也不更新已校准的权重。 论文结果显示，在Llama-3-8B上做4-bit权重与激活量化时，秩32的注意力校正使WikiText-2困惑度从7.708降至7.147。其中FP32实现会使4K预填充时间增加2.25%；另一个紧凑存储实现相对FP16仍保留27.7%的峰值内存降低。
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最新进展10月28日 12:00
ResCom：用激活残差补偿解决大语言模型低比特量化精度损失报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIResCom：用激活残差补偿解决大语言模型低比特量化精度损失
arXiv 论文提出 ResCom，一种利用激活舍入残差的低秩校正方法，补偿大语言模型低比特权重-激活量化带来的层输出误差，无需梯度训练或更新已校准权重。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。