洪堡大学提出PACE量化方法
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洪堡大学提出PACE量化方法
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AI 综述
柏林洪堡大学提出后置量化方法PACE，将线性注意力语言模型的固定大小循环状态压缩至4-bit；据其报告，该方法无需微调即可保持精度，并让同一加速器同时服务更多并发序列。 PACE每隔数个token执行一次舍入，并按列共享量化scale，以减少连续量化造成的误差累积。该方法针对的是线性注意力模型的状态存储，而非模型全部参数或所有操作均被量化为4-bit。
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最新进展10月22日 15:17
洪堡大学提出 PACE：4-bit 量化线性注意力状态，无需微调降低显存报道时间线
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10月22日
- AGI Hunt洪堡大学提出 PACE：4-bit 量化线性注意力状态，无需微调降低显存
柏林洪堡大学提出后置（post-hoc）PACE 方法，将线性注意力语言模型的固定大小循环状态量化为 4-bit，并通过每隔几个 token 舍入、按列共享量化 scale 降低误差累积。该方法无需微调即可保持精度，使同一加速器能够同时服务更多并发序列。
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