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阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于大语言模型(LLMs)的后训练量化(PTQ)技术,旨在通过更精准的误差补偿提升量化模型的性能。现有基于补偿的权重校准方法(如GPTQ)通常依赖二阶泰勒展开建模量化误差,假设训练良好的全精度模型中一阶项可忽略。但研究发现,渐进式…
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