FidelityQ：超低位宽语言模型量化保持预测保真度
原文标题：FidelityQ: Preserving Predictive Fidelity in Ultra-Low-Bit Language Model Quantization
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研究者提出 FidelityQ 标量量化框架，可在低至 2 比特权重精度下保持预测保真度，引入信息对齐解析编码（IAC）和知识密集校准（KIC）。在 LLaMA-2-7B 上，W2A16 下 WikiText2 困惑度为 6.62，W2A4KV4 结果从 8.31 改进至 6.96，线性层权重内存减少 8 倍。
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FidelityQ实现2比特权重量化，LLaMA-2-7B上W2A16困惑度6.62，权重内存减8倍
- •提出信息对齐解析编码（IAC），用随机Hadamard混合将权重行整形为居中对称源，拟合镜像四级最小失真量化器
- •引入知识密集校准（KIC），按师生token散度尾部排序分配有限校准预算，仅更新量化级别与缩放，冻结预训练权重
- •LLaMA-2-7B在W2A16下WikiText2困惑度6.62；W2A4KV4从8.31改进至6.96
- •线性层权重内存减少8倍，解码无需查表，兼容缩放整数运算
为什么重要：2比特权重若真能保持预测保真度，可显著降低单卡部署门槛；但结果集中在LLaMA-2-7B，需看更大模型与更多任务的复现。
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