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原標題：萬字技術干貨！LLM工程師必讀量化指南，可視化圖解揭秘大模型如何壓縮
關鍵字：權重,模型,表示,范圍,誤差
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：編輯部
【新智元導讀】面對LLM逐漸膨脹的參數規模，沒有H100的開發者和研究人員們想出了很多彌補方法，「量化」技術就是其中的一種。這篇可視化指南用各種圖解，將「量化」的基本概念和分支方法進行了全方位總結。大語言模型（LLM）通常過于龐大，無法在消費級硬件上運行。這些模型的參數可能超過數十億，通常需要顯存較大的GPU來加速推理過程。
因此，越來越多的研究開始關注如何縮小模型，比如改進訓練方法或使用適配器。該領域的一項主要技術被稱為量化（quantization）。
ML工程師Maarten Grootendorst撰寫了一篇博客文章，在語言建模背景下專門介紹了量化技術，并通過可視化的方法逐一探索相關概念，以幫助我們建立對該技術的直觀理解。
在這篇博文中，Maarten將探討各種方法、使用案例以及量化背后的原理。
文章目錄以及涵蓋內容如下圖所示，主要介紹了訓練后量化（PTQ）以及量化感知訓練（QAT）兩種方法，建議有AI基礎的讀者直接跳轉至對稱量化部分：
第一部分：LLM的「問題」「大語言模型」就是大在模型參數量上，規模通常達到數十億的級別（其中主要是權重）。
這些參數

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