技术

GPTQ(GPTQ 量化)

GPTQ是一种针对大语言模型的训练后量化方法,能将权重压缩至低比特且保持较高精度。

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详细解释

GPTQ(Generative Pre-trained Transformer Quantization)由Frantar等人于2022年提出,基于近似二阶信息进行逐层量化。它能在3-4比特下保持模型性能,大幅减少显存占用和推理成本。GPTQ已成为大模型部署的主流量化技术之一,支持多种硬件后端。

别名与相关写法
gptq

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GPT共现 1 篇

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