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InfoQuant 提出了一种无需训练的方法——峰值抑制正交变换(PSOT),用于重塑低比特大语言模型量化中的激活分布,在 W4A4KV4 设置下保留了 97% 的浮点精度,并优于之前的 PTQ 方法。
OSCAR是一种离线谱协方差感知旋转方法,用于2位KV缓存量化,该方法将量化与注意力协方差结构对齐,为长上下文LLM服务实现了高精度和高效率。