Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

ТЕМА · ENTITY #15918

post-training quantization (PTQ)

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

MPQ: подход message-passing к посттренировочной квантизации (arXiv:2610.32127v1)

В докладе на arXiv предложен MPQ (Message-Passing Quantization): строковую посттренировочную квантизацию рассматривают как апостериорный вывод по дискретным кодбукам и сохраняют мягкую апостериорную информацию между блоками с помощью векторного приближённого message passing, а затем переходят к жёстким кодовым словам через блоковую координатную оптимизацию. Авторы показывают улучшения перплексии и zero-shot точности по сравнению с жёсткими решениями (например, GPTQ/LDLQ) при 2-битной и 3–4-битной квантизации для Llama, Qwen и Mistral и публикуют реализацию на GitHub.

7.0

MODELS · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

DRQ: распределённо-робастная доработка для низкобитного квантования LLM

В статье на arXiv показывают, что минимизация реконструкционного лосса в weight-only PTQ может не сработать или даже ухудшить качество при изменении распределения активаций, и предлагают Distributionally Robust Quantization (DRQ) — постхок‑доработку, минимизирующую худший случай реконструкционного лосса по ограниченному классу распределений входных активаций. DRQ корректирует целочисленные коды в существующей сетке квантования (без изменения параметров квантования и инференс‑операторов) и, по результатам экспериментов, улучшает модели, квантованные разными PTQ‑методами, включая AWQ, GPTQ и ParoQuant, для плотных и MoE‑моделей.

7.0