CanonQ统一训练低比特大模型
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CanonQ统一训练低比特大模型
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AI 综述
作者提出量化感知训练框架 CanonQ，将权重、激活与 KV Cache 的低比特量化训练统一，并报告在 LLaMA3-1B、3B 和 8B 模型上实现 W2A4KV2 压缩。上述结果来自论文摘要，报道未提供压缩后的精度表现、硬件实测或训练成本。
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最新进展10月7日 06:55
CanonQ 面向 W2A4KV2 的统一量化感知训练框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AICanonQ 面向 W2A4KV2 的统一量化感知训练框架
基于论文摘要，作者提出 CanonQ，将权重、激活和 KV Cache 的量化感知训练统一到同一框架中，面向 LLaMA3-1B/3B/8B 等模型实现 W2A4KV2 压缩。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。