激活值离群点(Outliers)处理:为什么 SmoothQuant 是解决量化精度崩坏的关键
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...
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...