大语言模型的训练后量化算法综述 | 得物技术
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在模型轻量化领域，量化是一种用于减少神经网络模型大小和计算量的技术，将模型参数（权重）或中间变量（激励）从高精度类型（FP32, FP16, BF16等）转换为低精度类型（int8, int4, fp8等）。 而近年来随着Transformer，MoE等架构的提出和大模型的兴起，使得神经网络模型能轻松突破几十亿甚至上万亿的规模参数，因此，我们需要一些适应于大模型的压缩技术，来降低模型的部署成本，并提升模型的推理效率。 从最初的GPTQ、AWQ等weight-only的量化算法开始，到现在LLM从训练、推理、轻量化、Agent等所有赛道都卷到飞起的时代，基于大模型的特性，在两年多时间里业内已有很多新的量化算法。
