ICLR 2024 Poster：精確且高效的大語言模型低比特量化方法 QLLM｜AI新青年講座

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原標題：ICLR 2024 Poster：精確且高效的大語言模型低比特量化方法 QLLM｜AI新青年講座
關鍵字：高效,新青年,講座,方法,人工智能
文章來源：算法邦
內容字數：2556字

內容摘要：

「AI新青年講座」由智猩猩出品，致力于邀請青年學者，主講他們在生成式AI、LLM、計算機視覺、機器學習等人工智能領域的最新重要研究成果。
AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進對人工智能前沿研究的理解，相應領域的專業知識也能夠得以積累加深。同時，通過與AI新青年的直接交流，大家在AI學習和應用AI的過程中遇到的問題，也能夠盡快解決。
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有興趣分享學術成果的朋友，可以與智猩猩教研產品團隊進行郵件（class@zhidx.com）聯系。大語言模型在自然語言處理領域的卓越表現已引起廣泛矚目，然而其對計算資源和硬件設施的高要求成為了廣泛應用的一大挑戰。針對這一難題，來自莫納什大學、北航、商湯的研究者創新性地提出了一種名為 QLLM 的高效、精準的低比特量化方法。QLLM 通過引入自適應通道重組機制，巧妙地將離群值所攜帶的能量重新分布至其他通道，有效緩解了這些極端值對量化動態范圍的影響。
此外，為補償量化過程中的性能損失，研究者設計了一種僅涉及

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接青年AI學者，講解研究成果，分享系統思考。