如何通过 SmoothQuant 解决激活值离群点难题:实现端侧 LLM 全量化推理的关键
1. 为什么 LLM 全量化这么难? 在端侧部署大语言模型(LLM)时,W8A8(权重和激活均为8位)全量化是极致加速和节省内存的核心。然而,LLM 在推理时,激活值(Activations)中常会出现极少数数值巨大的“离群点”(Outli...
1. 为什么 LLM 全量化这么难? 在端侧部署大语言模型(LLM)时,W8A8(权重和激活均为8位)全量化是极致加速和节省内存的核心。然而,LLM 在推理时,激活值(Activations)中常会出现极少数数值巨大的“离群点”(Outli...
在深度学习模型部署到边缘设备或服务器时,模型量化(如 INT8)是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。然而,对于大型语言模型(LLM)和现代 Transformer 架构,直接使用传统的后训练量化(PTQ)方法往往会导致显著的精度下降,甚...