大模型权重压到真1比特:AF1在LLaMA-3-70B上零样本61.80,显存省九成
大模型二值化后训练量化长期存在隐性开销:缩放因子、分组参数和离群索引让标称1比特的权重实际落在2到4比特。AF1用双因子二值分解配合零空间补偿压低离散投影误差,再用分层Shapley分配结构预算,在目标线性权重严格1.0有效BPW下完成量化。LLaMA-3-70B上它取得61.80的七任务零样本平均准确率和8.91的WikiText2困惑度,高于3.25比特的HBLLM基线。
大模型二值化后训练量化长期存在隐性开销:缩放因子、分组参数和离群索引让标称1比特的权重实际落在2到4比特。AF1用双因子二值分解配合零空间补偿压低离散投影误差,再用分层Shapley分配结构预算,在目标线性权重严格1.0有效BPW下完成量化。LLaMA-3-70B上它取得61.80的七任务零样本平均准确率和8.91的WikiText2困惑度,高于3.25比特的HBLLM基线。
已读完全部报道