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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

报道时间线

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10月3日
  1. arXiv:cs.LG
    ConQuR: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。

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