LRQ

发表于2025-03-18|更新于2025-03-18

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LRQ: Optimizing Post-Training Quantization for Large Language Models by Learning Low-Rank Weight-Scaling Matrices阅读笔记

motivation

仅权重量化只在小batch推理时加速才明显，权重激活量化则精度下降太多。
众多方法中SmoothQuant和FlexRound都使用了硬件有好的per-tensor静态量化，但前者精度下降过高，后者因为要学习过多参数泛化性能不够好（MMLU上表现不够理想）。

创新点：权重矩阵低秩分解

权重分解核心公式：

屏幕截图2025-03-18002232.png

其中，、相乘后得到与权重维度的矩阵，、，为行/列向量，收低秩矩阵在推荐系统中的应用启发。

最终目标为最小化块量化损失屏幕截图2025-03-18002909.png

文章作者: Wotoosh

文章链接: https://wotoosh.github.io/2025/03/18/LRQ/

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