研究者提出免训练低比特量化方法InfoQuant
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研究者提出免训练低比特量化方法InfoQuant
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AI 综述
Ke Li等研究者在arXiv论文中提出免训练低比特量化方法InfoQuant，通过峰值抑制正交变换（PSOT）和自适应离群token选择，把激活塑造成更适合离散化的分布，代码已开源。 论文称，在W4A4KV4设置下，该方法平均保留97%的浮点精度，并将LLaMA-2 13B的性能差距较此前SOTA缩小42%。
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最新进展10月23日 12:00
InfoQuant：为低比特 LLM 量化塑造激活分布报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.AIInfoQuant：为低比特 LLM 量化塑造激活分布
InfoQuant 是一种免训练的低比特量化方法，通过峰值抑制正交变换（PSOT）和自适应离群 token 选择，把激活塑造成更适合离散化的分布。在 W4A4KV4 设置下，它平均保留 97% 的浮点精度，并将 LLaMA-2 13B 的性能差距较此前 SOTA 缩小 42%。代码已开源。
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