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作者 | 小潘潘 编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 ，自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 导读 本文 解释了大型模型如LLM需要量化的原因，包括减少模型大小和提高推理性能，并介绍了量化的基本概念和两种主要模式：非对称量化和对称量化。文章通过数学推导和PyTorch代码示例，展示了如何将模型权重从FP32量化到INT8，并进行反量化，以减少模型的内存占用并加速推理，同时保持模型精度。 本文翻译整理自： https://pub.towardsai.net/want-to-learn-quantization-in-the-large-language-model-57f062d2ec17 简单介绍下大模型的为什么需要量化，以及量化的基本操作。 首先，了
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