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原标题：万字技术干货！LLM工程师必读量化指南，可视化图解揭秘大模型
如何压缩
关键字：权重,模型,表示,范围,误差文章来源：新智元
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新智元报道编辑：编辑部
【新智元导读】面对LLM逐渐膨胀的参数规模，没有H100的开发者和研究人员们想出了很多弥补方法，「量化」技术就是其中的一种。这篇可视化指南用各种图解，将「量化」的基本概念和分支方法进行了全方位总结。大语言模型（LLM）通常过于庞大，无法在消费级硬件上运行。这些模型的参数可能超过数十亿，通常需要显存较大的GPU来加速推理过程。
因此，越来越多的研究开始关注如何缩小模型，比如改进训练方法或使用适配器。该领域的一项主要技术被称为量化（quantization）。
ML工程师Maarten Grootendorst撰写了一篇博客文章，在语言建模背景下专门介绍了量化技术，并通过可视化的方法逐一探索相关概念，以帮助我们建立对该技术的直观理解。
在这篇博文中，Maarten将探讨各种方法、使用案例以及量化背后的原理。
文章目录以及涵盖内容如下图所示，主要介绍了训练后量化（PTQ）以及量化感知训练（QAT）两种方法，建议有AI基础的读者直接跳转至对称量化部分：
第一部分：LLM的「问题」「大语言模型」就是大在模型参数量上，规模通常达到数十亿的级别（其中主要是权重）。
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