激活引导补偿与正交残差解析 LLM 量化
原文标题：Understanding LLM Quantization through Activation-Guided Compensation and Orthogonal Residuals
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论文将局部权重-激活量化误差精确分解为激活引导的权重补偿项与正交残差，并用持续通道离群量与常规激活量给出残差上界。该分解厘清了权重补偿与变换设计各自能解决的误差成分，并据此推导随机 Hadamard 旋转、符号选择与通道缩放的实用准则。在八个 Llama 与 Mistral 模型上以无反向传播配置取得与梯度训练的 SpinQuant 相当的性能。
- 问题
- W4A4 量化中激活离群值破坏量化分辨率，权重补偿与旋转变换各自解决什么误差不清楚。
- 方法
- 把局部量化误差精确分解为激活引导的权重补偿项与正交残差，用残差上界推导 Hadamard 旋转、符号选择与通道缩放准则。
- 结果
- 在八个 Llama 与 Mistral 模型上以无反向传播配置达到与梯度训练的 SpinQuant 相当的性能。
- 影响
- 给出免训练即可逼近梯度法效果的量化配方，降低低比特部署的调优成本。
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论文把量化误差精确拆成激活引导权重补偿与正交残差，无反向传播即追平 SpinQuant。
- •将局部权重-激活量化误差分解为激活引导补偿项与正交残差两部分
- •用持续通道离群量与常规激活量给出残差上界
- •据此推导随机 Hadamard 旋转、符号选择与通道缩放的实用准则
- •解释随机符号如何抑制持续离群通道间的相长干涉
- •在 8 个 Llama 与 Mistral 模型上，无反向传播配置性能与梯度训练的 SpinQuant 相当
为什么重要：W4A4 量化是 LLM 推理降本的关键瓶颈，该分解为旋转与缩放设计提供了可解释的理论依据，替代昂贵的梯度训练。
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