考慮激活的權重量化，用於4位LLM壓縮，可實現約3倍加速並將精度損失降到最低。適用於在GPU記憶體受限時部署大型模型（7B–70B）、需要比 GPTQ 更快推論並更好保留精度的場景，或用於指令微調與多模態模型。MLSys 2024 最佳論文獎得主方法。Optimization, AWQ, Quantizati…
考慮激活的權重量化，用於4位LLM壓縮，可實現約3倍加速並將精度損失降到最低。適用於在GPU記憶體受限時部署大型模型（7B–70B）、需要比 GPTQ 更快推論並更好保留精度的場景，或用於指令微調與多模態模型。MLSys 2024 最佳論文獎得主方法。Optimization, AWQ, Quantization......
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