LLM量化效果评估：50万次实测后的发现

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尽管量化已成为大模型性能优化的常规技术手段，但由于很难评估模型量化的实际效果，依然有人质疑量化模型的准确度与生成质量。 对此，基于Llama 3.1系列模型，AI模型优化与加速推理服务商Neural Magic进行了超五十万次的实测，以对比模型量化与原始模型的效果。以下是他们评估后中的要点： 1.设计了一套覆盖广泛推理场景的评估体系，确保从结构化任务到实际应用的全面分析，包括学术基准测试、真实场景基准测试、文本相似度评估。 2.学术基准测试结果：在OpenLLM Leaderboard v1测试中，所有量化方案——无论模型大小——都恢复了未量化基准平均得分的99%以上的分数；在OpenLLM Leaderboard v2测试中，量化模型的平均得分接近99%的基准平均得分，所有模型的恢复率至少达到96%。 3.真实世界基准测试结果：在Arena-Hard测试中，所有模型尺寸和量化方案的9 ………………………………