解决LLaMA、BERT等模型部署难题：首个支持4位浮点量化的LLM现已问世

本文介绍了解决LLaMA、BERT等模型部署难题的首个4-bit浮点量化LLM的方法。传统的后训练量化方法大多采用整数量化，但当比特数低于8位时，量化后模型的准确率会显著下降。相比于整数量化，浮点数量化能更好地表示长尾分布，因此越来越多的硬件平台开始支持浮点数量化。这篇文章提出了针对大模型的浮点数量化解决方案，发表在EMNLP 2023上。

原文链接：解决LLaMA、BERT等部署难题：首个4-bit浮点量化LLM来了

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