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- 50张图解密大模型量化技术：INT4、INT8、FP32、FP16 . . .
量化的目标是将模型参数的精度从较高的位宽（如32位浮点数）降低到较低的位宽（如8位整数）。 在减少表示原始参数的位数时，通常会损失一些精度（粒度）。 为了说明这种效果，我们可以拿任何一张图片，只用8种颜色来表示它： 请注意放大后的部分看起来比原始图像更“颗粒化”，因为我们只能用更少的颜色来表示它。 量化的主要目标是减少表示原始参数所需的位数（颜色），同时尽可能保留原始参数的精度。 首先，让我们看看常见的数据类型以及使用它们而不是32位（称为 全精度 或 FP32）表示的影响。 让我们看一个从32位到16位（称为 半精度 或 FP16）浮点数的例子： 请注意，FP16可以表示的值范围比FP32小得多。
- 深度学习中的模型量化入门 - 知乎
结果不会与原始值完全相同——但在大多数情况下，它已经足够接近了。 问题在哪里？量化并非完美无缺。当我们对数字进行四舍五入并使用更少的比特时，我们引入了小误差。这些被称为量化误差。 虽然一两个误差看起来似乎无害，但在深度模型中，它们可能会在各层之间累积，从而导致准确度
- 模型量化与量化在LLM中的应用 ｜ 得物技术 - 53AI-AI知识库 . . .
从模型表现的角度来讲，量化自始至终要解决的一个前提是，如何保持量化后模型的精度，即让模型的使用者觉得量化后的模型在推理效率提高的同时，还能保持原来的性能。
- 有没有人能详细讲一下大模型的量化方面的知识? - 知乎
在对每一层权重进行量化时，GPTQ 考虑了之前量化引入的误差，对当前权重进行适当的调整，以确保量化后的模型输出尽可能接近原始模型。 通过这种误差补偿策略，GPTQ 能够在较低的比特宽度下保持模型的性能。
- 一文图解大模型量化：量化的目的、内涵及若干实现策略 - 每时AI
如果按照 量化粒度 分，可以 分为Per-tensor量化 (整个张量或层级共享相同的量化参数（scale和zero-poin，这种方式的优点是存储和计算效率较高，但可能导致精度损失）；Per-channel量化 (每个通道或轴都有自己的量化参数。
- 为什么量化后的模型输出差距大 - 百度知道
1、数据偏差：如果输入数据存在偏差，那么量化后的模型输出也可能会出现偏差。2、量化方法的选择：不同的量化方法可能会对模型的输出产生不同的影响。一些量化方法可能更侧重于保留原有数据的分布，而另一些量化方法可能更侧重于减少数据的位数。
- 量化导致视觉-语言基础模型的不一致偏差 - 腾讯云
与单模态模型中压缩始终放大社会偏见的前期发现不同，作者在三个数据集和三个CLIP变体中评估了四种量化设置，得出的结果令人惊讶： 尽管单个模型表现出偏见，但由于量化，压缩后的模型群体中偏见的大小或方向没有一致的变化。
- 华为中科大联创大模型低比特量化算法，1‰数据实现昇腾无损 . . .
随着模型参数数量的增加和量化bit数的减少，模型内部的层间依赖（inter-layer dependencies）和层内依赖（intra-layer dependencies）会显著增强，这严重影响了量化精度。
- 对于模型量化的一些思考--一个问题的解决过程 - 知乎
我们当时需要将 tensorflow 训练好的模型进行量化才能部署在 单片机 上，从曲线上看，只训练了几十分钟，训练了几十个epoch准确率就达到了99%，但是量化后部署在单片机之后的精度经测试极低，
- 「模型量化技术」可视化指南：A Visual Guide to Quantization
模型量化作为一种有效的模型压缩技术，在保持模型性能的同时大大降低了计算和存储开销，因此广受关注。 但对于许多人来说，模型量化的具体原理和实现方法仍然是一个“黑盒”。
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