Floating Point (FP) 量化

解决LLaMA、BERT等部署难题：首个4-bit浮点量化LLM来了

这篇文章给出了大模型 FP 量化的解决方案。大语言模型 (LLM) 压缩一直备受关注，后训练量化（Post-training Quantization) 是其中一种常用算法，但是现有 PTQ 方法大多数都是 integer 量化，且当比特数低于 8 时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于 Integer (INT) 量化，Floating Point (FP) 量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持 FP 量化。而这篇文章给出了大模型 FP 量化的解决方案。文章发表在 EMNLP 2023 上

11/18/2023 9:33:00 AM

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