ΣΔ-Sampler 优化器实现边缘端二值/三值模型训练
原文标题：Noise-shaped Sampling and Annealing for Scalable On-the-edge Training of Binary and Ternary AI Models
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论文提出 ΣΔ-Sampler，将随机采样与退火嵌入一阶 ΣΔ 噪声整形环路，用于二值/三值神经网络训练。在 CIFAR-10、ImageNet-1k、持续学习及 2.7B 无矩阵乘法语言模型上验证有效，训练内存降低 50% 以上、速度提升一个数量级，适合端侧大模型微调。
- 问题
- 二值/三值网络训练不稳定，难以在边缘端高效微调大模型。
- 方法
- 把随机采样与退火嵌入一阶ΣΔ噪声整形环路，将量化与批采样噪声推离低频适应带。
- 结果
- 训练内存降低50%以上、速度提升一个数量级，2.7B无矩阵乘法模型上优于基线
- 影响
- 让端侧低比特大模型微调变得可行，显著降低内存与算力门槛。
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