论文：LLM模型中的4位量化技术
talkingdev • 2023-10-27
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本研究介绍了LLM-FP4，这是一种新的方法，通过在训练后将大型语言模型的权重和操作转换为4位浮点值来压缩它们。近年来，由于NLP任务的快速发展，语言模型的大小和计算需求不断增加，这给模型的部署和使用带来了很多挑战。因此，压缩和优化语言模型已成为当前研究的热点。本文的LLM-FP4方法能够实现准确率和计算速度之间的平衡，同时有效地减少了模型的大小，使得模型能够更容易地在各种设备上部署和使用。