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标签：后训练量化×
6月16日
20:46
6月12日
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6月11日
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6月10日
09:20
09:20arXiv cs.LG@Juan Amboage, Pablo Monteagudo-Lago, Ian Colbert, Giuseppe Franco, Nicholas Fraser
精选
后训练量化（PTQ）通过将权重映射到低位表示来压缩大语言模型，但量化网格的缩放因子通常使用简单的无数据启发式方法选择。本文提出 PiSO（分段尺度优化）算法，利用校准数据在四舍五入量化下精确高效地计算最优通道级权重尺度。PiSO 将尺度搜索空间划分为有限区间，每个区间上目标函数有闭式解。实验表明，在 Llama 和 Qwen 模型上，PiSO 在困惑度和下游零样本准确率上均有一致提升，且位宽越窄收益越明显。
论文后训练量化模型压缩大语言模型PiSOLlama/Qwen
推荐理由：大模型量化部署的团队终于有了一个理论扎实的尺度优化方法——PiSO 在低位宽下效果尤其显著，做模型压缩的开发者可以直接参考论文中的算法实现。
原文
5月13日
19:12
19:12arXiv cs.LG@Tanmaey Gupta, Hayden Prairie, Xiaoxia Wu, Reyna Abhyankar, Qingyang Wu, Austin Silveria, Pragaash Ponnusamy, Jue Wang, Ben Athiwaratkun, Leon Song, Tri Dao, Daniel Y. Fu, Chris De Sa
精选
量化是加速生成模型推理的标准技术，但传统块浮点（BFP）格式使用基于块最大幅度的固定缩放因子，可能导致量化误差次优。本文提出ScaleSearch方法，通过细粒度搜索利用微缩放格式的尾数位，最小化量化误差。ScaleSearch可集成于后训练量化（PTQ）和低精度注意力机制，实验显示NVFP4量化误差降低27%，Qwen3-8B在MATH500上PTQ提升15点。此外，ScaleSearchAttention算法在Llama 3.1 70B上实现Wikitext-2困惑度降低0.77点，几乎无性能损失。
论文量化块浮点NVFP4后训练量化推理加速
推荐理由：做模型量化和推理加速的团队终于有了更优的缩放策略——ScaleSearch直接提升精度且兼容现有方法，建议做低精度部署的开发者试试。
原文