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ICLR 2024 Spotlight | 大语言模型权重、激活的全方位低bit可微量化，已集成进商用APP

模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术，其将模型权重与激活值量化至低 bit，以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言，模型量化显得更加重要。例如，GPT-3 模型的 175B 参数当使用 FP16 格式加载时，需消耗 350GB 的内存，需要至少 5 张 80GB 的 A100 GPU。但若是可以将 GPT-3 模型的权重压缩至 3bit，则可以实现单张 A100-80GB 完成所有模型权重的加载。现有的大语言模型后训练量化算法依赖于手工制定量化参数，优于缺乏相应的优化过程，

3/7/2024 2:46:00 PM

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