LLM领域首次实现量化推理自由！字节开源ABQ-LLM，效果和性能双SOTA

主要观点总结

文章介绍了针对大型语言模型（LLM）推理过程中的计算限制问题，提出了任意位量化方案（ABQ-LLM），实现了量化推理自由。该方案通过基于二进制张量核心（BTC）的等价重构，实现了任意精度组合的矩阵乘，并解决了低比特位精度下的性能下降问题。实验结果表明，ABQ-LLM在各种量化配置下均表现出出色的灵活性和竞争力，综合模型效果优于前期工作，并实现了1.6倍的推理加速和2.7倍的内存压缩。

关键观点总结

关键观点1: 任意位量化方案（ABQ-LLM）

针对大型语言模型（LLM）推理过程中的计算限制问题，提出任意位量化方案，实现量化推理自由。

关键观点2: BTC等价重构

通过基于二进制张量核心（BTC）的等价重构，实现了任意精度组合的矩阵乘，解决了低比特位精度下的性能下降问题。

关键观点3: 实验结果

实验结果表明，ABQ-LLM在各种量化配置下均表现出出色的灵活性和竞争力，综合模型效果优于前期工作，并实现了1.6倍的推理加速和2.7倍的内存压缩。

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