arXiv 论文提出 ResCom 激活残差补偿提升大模型低比特量化精度
原文标题：ResCom: Activation Residual Compensation for Large Language Model Quantization
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ResCom 是一种低秩校正方法，利用激活舍入残差补偿层输出误差，通过输出感知校准闭式求解，无需梯度训练。在 Llama-3-8B 的 4 比特权重与激活下，WikiText-2 困惑度从 7.708 降至 7.147，MMLU 提升 2.89 个百分点，GSM8K 五样本准确率从 23.96% 升至 36.16%。
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