AutoGPTQ量化方案-Toy模板网

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通过量化技术，将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数，从而减少模型大小和推理时间。例如把权重为F32（单精度浮点数）映射为Int4（4字节整数）。

常见的量化方法：
线性量化： 定义一个量化范围和一个量化步长（scale factor），将浮点数减去最小值（对于非对称量化，可能还要加上偏移量），然后除以量化步长，得到的结果向下取整即得到相应的整数值。

大型复杂模型（被称为“教师模型”，Teacher Model）中的知识转移给小型简洁模型（被称为“学生模型”，Student Model），从而使学生模型在保持或接近教师模型性能的同时，拥有更小的模型体积和更快的运算速度。

具体过程：

在量化过程中，采用直方图方法来估计低精度权重的分布。这种方法通过对浮点数权重进行直方图统计，将权重分为多个区间，每个区间对应一个低精度值。
计算过程：

直方图计算： 在准备量化模型时，会首先收集训练或校准数据集中每个层的权重值的分布，通过计算每个值出现的频率来构建直方图。直方图反映了数据，在整个数值范围内的分布状况。
量化边界确定： 根据直方图确定量化区间的边界（量化bins）。
量化映射： 利用直方图统计信息，确定量化表（LUT），该表提供了从浮点值到整数表示的映射关系。在量化过程中，每个浮点数会被映射到与其最接近的，量化边界所对应的整数值上。
饱和度处理： 对于超出量化范围的极端值，需要采取特定策略处理，如截断（clipping）、溢出保护或者其他饱和度处理机制，以防止量化过程中的信息丢失过大。