ICLR 2024 Poster：精确且高效的大语言模型低比特量化方法 QLLM｜AI新青年讲座

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原标题：ICLR 2024 Poster：精确且高效的大语言模型低比特量化方法 QLLM｜AI新青年讲座
关键字：高效,新青年,讲座,方法,人工智能
文章来源：算法邦
内容字数：2556字

内容摘要：

「AI新青年讲座」由智猩猩出品，致力于邀请青年学者，主讲他们在生成式AI、LLM、计算机视觉、机器学习等人工智能领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新青年的视频讲解和直播答疑，将可以帮助大家增进对人工智能前沿研究的理解，相应领域的专业知识也能够得以积累加深。同时，通过与AI新青年的直接交流，大家在AI学习和应用AI的过程中遇到的问题，也能够尽快解决。
「AI新青年讲座」现已完结233讲，错过往期讲座直播的朋友，可以点击文章底部“阅读原文”进行回看！
有兴趣分享学术成果的朋友，可以与智猩猩教研产品团队进行邮件（class@zhidx.com）联系。大语言模型在自然语言处理领域的卓越表现已引起广泛瞩目，然而其对计算资源和硬件设施的高要求成为了广泛应用的一大挑战。针对这一难题，来自莫纳什大学、北航、商汤的研究者创新性地提出了一种名为 QLLM 的高效、精准的低比特量化方法。QLLM 通过引入自适应通道重组机制，巧妙地将离群值所携带的能量重新分布至其他通道，有效缓解了这些极端值对量化动态范围的影响。
此外，为补偿量化过程中的性能损失，研究者设计了一种仅涉及

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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，连接青年AI学者，讲解研究成果，分享系统思考。