研究：量化模型校准增益可在不同表示间复用
原文标题：Reusing Calibration Gains across Model Representations
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论文研究同一预训练模型不同表示之间能否复用尺度校准学到的更新，方法为提取正向分组增益并直接写入接收方权重或原生量化尺度，无需接收方优化，且保持整数编码、零点与存储布局不变。在 Qwen3-1.7B 浮点/GPTQ INT3 组合上，双向迁移保留 76.9%–90.5% 的文本损失改善；打乱增益分组则双方都变差，说明学到的分组归属在迁移后仍起作用。Llama-3.2-3B 对照实验的跨装迁移保留 98.6%–99.3% 的校准收益。
- 问题
- 同一预训练模型不同表示之间，尺度校准学到的更新能否复用。
- 方法
- 提取正向分组增益直接写入接收方权重或原生量化尺度，无需接收方优化，保持整数编码、零点与存储布局不变。
- 结果
- Qwen3-1.7B 浮点/GPTQ INT3 双向迁移保留 76.9%–90.5% 文本损失改善；Llama-3.2-3B 跨装迁移保留 98.6%–99.3%。
- 影响
- 量化部署可复用已有校准结果，减少逐表示重新校准成本，同时说明分组归属信息本身有价值。
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