arXiv · cs.AI· Desheng Xu, Hanglin Li, Tianchen Song, Zhiyong Zhao, Kun Zhan·· 1 天前
LIRQuant：面向大语言模型的局部隔离旋转量化方法
LIRQuant: An Efficient Locally Isolated Rotation Quantization Method for Large Language Models
arXiv:2610.25675v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Desheng Xu, Hanglin Li, Tianchen Song, Zhiyong Zhao, Kun Zhan
研究任务与主要进展
Desheng Xu等提出LIRQuant，用于解决大语言模型后训练量化中的激活离群值问题，并通过仅对敏感通道应用可学习旋转、对其余通道使用固定旋转来降低优化复杂度。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org