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RSS订阅转载 探秘Transformer系列之（35）--- 大模型量化基础
将现有的量化技术直接应用于大模型存在困难，会出现较大量化误差和精度下降。这主要是因为大模型的特点是规模和复杂性。与较小的模型相比，大模型的权重和激活通常表现出更多的outlier（离群值），并且具有更宽的分布范围。LLM.int()的作者就发现：与较小的模型不同，LLM 表现出独特的权重和激活分布，其特点是存在大量的outlier。因为outlier 的存在，如果我们使用 INT8 量化，大多正常数值将被清零。
2025-06-26 09:36:41
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2024-07-08 03:15:25
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