针对激活的权重量化在LLM压缩中表现优于GPTQ
在机器学习模型压缩技术中，权重量化已被广泛应用。然而，最近有一项研究指出，针对激活的权重量化在LLM压缩中表现优于GPTQ。
LLM（Layer-wise Learning Manifold）是一种基于低秩矩阵分解的模型压缩技术，可以大幅减小模型的尺寸和计算量。而GPTQ（Gumbel-Softmax Quantization）是一种基于离散化的量化方法，可以将模型权重离散化为有限个值，从而减小存储和计算压力。
针对激活的权重量化是一种特殊的权重量化方法，它将模型中的权重和激活函数一起量化，并将它们表示为整数或浮点数。这种方法可以更好地适应模型的非线性特征，并在LLM压缩中表现出更好的性能。
通过实验比较，研究表明，针对激活的权重量化在不同压缩率下，都能比GPTQ获得更高的模型准确性，并且在压缩率较高时优势更为明显。同时，在模型大小和计算速度方面，针对激活的权重量化也表现出更好的性能。
尽管针对激活的权重量化需要更多的计算和存储资源，但它在LLM压缩中的优越性值得进一步探究和应用。未来的研究可以考虑进一步优化针对激活的权重量化方法，以提高其性能和效率，以及在其他机器学习任务中的应用。
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