TernaryLLM三值量化论文更新结果
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TernaryLLM三值量化论文更新结果
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AI 综述
Tianqi Chen等作者提交了arXiv论文《TernaryLLM：面向大语言模型的三值化量化方法》的新版本。该方法用可学习缩放与偏移的DLT和针对离群点的OFF蒸馏，解决权重与激活值离群点问题。 在LLaMA-3上，其W1.58A16配置在C4数据集上的困惑度比此前最优的W2A16方法低5.8，零样本任务平均准确率高8.2%。论文称，该方法在不同LLM系列的标准文本生成与零样本基准上均超过此前的低比特量化方法。
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最新进展10月12日 12:00
TernaryLLM：面向大语言模型的三值化量化方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv：cs.LGTernaryLLM：面向大语言模型的三值化量化方法
研究提出 TernaryLLM，通过可学习缩放与偏移的 Dual Learnable Ternarization（DLT）和 Outlier-Friendly Feature Knowledge Distillation（OFF）解决权重与激活值离群点问题。在 LLaMA-3 上，W1.58A16 配置的困惑度在 C4 上比此前最优的 W2A16 方法低 5.8，零样本任务平均准确率高 8.2%。
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