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LLM 通常使用 16 位浮点参数 (即 FP16 或 BF16) 进行训练。因此,存储一个权重值或激活值需要 2 个字节的内存。如果参数能从16位降低到8位或者4位,就能对模型大小进行压缩,而不会降低模型精度。 前些天的一篇论… , page 6
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