Feb, 2021

BRECQ: 通过块重构推动后训练量化的极限

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TL;DR本文介绍了一种名为 BRECQ 的新型 PTQ 框架，通过重构神经网络的组件来将 PTQ 的位宽降至 INT2，并将混合精度技术结合到框架中。对多种手工制作和搜索的神经体系结构进行了广泛的实验，证明了 PTQ 可以实现比使用 QAT 的 4 位 ResNet 和 MobileNetV2 更快的速度制作量化模型。
发现论文，激发创造
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    Jul, 2022

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    Dec, 2023

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    Mar, 2022

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    Mar, 2024

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    Aug, 2023

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    Jan, 2020

  • 语言任务后训练量化方法的实证评估

    通过分别实验评估了三种量化方法（LQ，ACIQ 和 OCS）对 BERT-Base 和 BERT-Large, 研究表明 OCS 可以将 BERT-Base 和 BERT-Large 量化为 3 位，并在 GLUE 基准测试中保持 98％和 96％的性能，为资源受限环境中模型调整提供指导。

    Oct, 2022