핵심 개념
양자화된 대규모 언어 모델의 압축성과 성능 사이의 상충 관골을 탐구하고 최적화 기회를 제시함.
초록
대규모 언어 모델의 양자화와 압축성에 대한 연구
압축성과 성능 사이의 상충 관계
Smoothquant 및 LLM.int8()의 압축 성능 비교
모델 로딩 시간 감소에 대한 실제 실험 결과
통계
양자화된 모델의 압축률은 1.5배 이상
채널별 양자화된 가중치의 압축률은 1.1~1.3배
인용구
"양자화된 모델의 압축성을 탐구하고 적절한 양자화 설정에서 상당한 압축성을 보여줌."
"압축률은 양자화 방법에 따라 크게 달라짐."