Llama 3低比特量化性能下降显著！全面评估结果来了 | 港大&北航&ETH

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原标题：Llama 3低比特量化性能下降显著！全面评估结果来了 | 港大&北航&ETH
关键字：权重,性能,方法,数据,模型
文章来源：量子位
内容字数：4343字

内容摘要：

QHT 投稿量子位 | 公众号 QbitAI大模型力大砖飞，让LLaMA3演绎出了新高度：
超15T Token数据上的超大规模预训练，既实现了令人印象深刻的性能提升，也因远超Chinchilla推荐量再次引爆开源社区讨论。
与此同时，在实际应用层面上，另一个热点话题也浮出水面：
资源有限场景下，LLaMA3的量化表现又会如何？
香港大学、北京航空航天大学、苏黎世联邦理工学院联合推出了一项实证研究，全面揭示了LLaMA3的低比特量化性能。
研究人员使用现有的10种训练后量化和LoRA微调方法，评估了LLaMA3在1-8比特和各种评估数据集上的结果。他们发现：
尽管性能令人印象深刻，LLaMA3在低比特量化下仍然遭受了不可忽视的退化，特别是在超低位宽上。
项目已在GitHub上开源，量化模型也已登陆HuggingFace。
具体来看实证结果。
轨道1：训练后量化表1和表2中分别提供了LLaMA3-8B和LLaMA3-70B在8种不同的PTQ方法下的低比特性能表现，覆盖了从1比特到8比特的广泛比特宽度。
1.低比特权重
其中，Round-To-Nearest (RTN) 是一种基本的舍入量

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