论文提出极低状态量化 Transformer，用于电力负荷预测
原文标题：Extreme Low-State Quantized Transformer for Electricity-Load Forecasting
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研究在 3/5/7/16 状态权重量化下考察 Transformer 电力负荷预测，直接训练后量化使 NRMSE 上升 6.25 与 7.04 个百分点，量化感知微调可挽回约 90.2% 与 94.5% 的损失。作者提出累积更新阈值化，将已提交影子权重更新减少约 99.7%、离散状态切换减少 77%–80%，而 NRMSE 仅微增，为边缘端低功耗预测提供路径。
- 问题
- 极低状态权重量化会严重损失 Transformer 预测性能，边缘端部署困难。
- 方法
- 系统考察 3/5/7/16 状态权重量化与量化感知微调，并提出累积更新阈值化以减少权重提交与状态切换。
- 结果
- 直接 PTQ 使 NRMSE 上升 6.25 与 7.04 个百分点，QAT-FT 挽回约 90.2% 与 94.5%；累积更新阈值化减少约 99.7% 已提交权重更新、77%–80% 状态切换，NRMSE 仅增 0.042 与 0.197 个百分点。
- 影响
- 为电力负荷预测等边缘低功耗场景给出可用的极低比特量化训练配方。
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