ConQuR:LLM 激活量化旋转校准新方法
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ConQuR:LLM 激活量化旋转校准新方法
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报道摘要
研究者提出 ConQuR,一种轻量级训练后旋转校准方法,用于 LLM 激活量化。该方法学习正交旋转,将归一化激活对齐到内接超立方体的角点,使激活能量在各维度分布更均匀,并通过正交 Procrustes 问题实现高效闭式更新,避免基于梯度的优化。
摘自 arXiv:cs.LG
最新进展10月3日 12:00
ConQuR:通过优化旋转实现角对齐的 LLM 激活量化报道时间线
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10月3日
- arXiv:cs.LGConQuR:通过优化旋转实现角对齐的 LLM 激活量化
研究者提出 ConQuR,一种轻量级训练后旋转校准方法,用于 LLM 激活量化。该方法学习正交旋转,将归一化激活对齐到内接超立方体的角点,使激活能量在各维度分布更均匀,并通过正交 Procrustes 问题实现高效闭式更新,避免基于梯度的优化。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 3
- 可比范围峰值
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02468
06:0012:0018:0010月5日
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