arXiv cs.LG·9 小时前★ 2
新量化方法分解权重离群与稀疏，提升大模型 4bit 推理
原文标题：Quantization of Large Models with Weight Outliers and Sparsity
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AI 智能摘要
论文提出一种训练后量化方法，将原始权重分解为量化矩阵、低秩分量与处理离群行的稀疏矩阵，并用模拟退火搜索候选分解以避免局部最优。在 Llama 3.2 1B/3B、Llama 3.1 8B 与 Qwen2.5 7B 上以 4bit NF4/FP4 量化评测，明显优于直接量化且内存开销极小。
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原始标题：Quantization of Large Models with Weight Outliers and Sparsity
AI 中文标题：新量化方法分解权重离群与稀疏，提升大模型 4bit 推理
来源：arXiv cs.LG · 发布于 9 小时前
分类：大模型 · AI 重要度：★ 2（2）
标签：模型量化 / 训练后量化 / 推理加速 / 稀疏化
关键词：模型量化 / 训练后量化 / 4bit 量化 / 大模型推理 / 权重离群
AI 处理：2026/11/3 18:02:19 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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