핵심 개념
양자화 기법이 대규모 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 종합적으로 평가하고 추천 사항을 제시함.
통계
PTQ는 대규모 언어 모델의 메모리 소비를 줄이는 데 효과적
Weight-only 양자화 방법은 메모리 소비를 가속화하는 데 효과적
Weight-Activation 양자화 방법은 계산 소비를 완화하는 데 도움
KV Cache 양자화 방법은 메모리 오버헤드를 완화하는 데 도움
인용구
"양자화 기법을 적용한 모델은 성능을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다."
"모델 크기가 커질수록 양자화에 대한 허용성이 높아집니다."