AQLM：利用多码本加性量化实现极高压缩率（2bit）下的性能保持 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一种前沿的量化技术——AQLM，也就是Additive Quantization with Multiple Codebooks，利用多码本加性量化来实现极高压缩率（通常是2bit甚至更低）下的性能保持。在深度学习模型部署中，模型体积一直是制约其在资源受限设备上应用的关键因素。量化作为一种有效的模型压缩方法，旨在降低模型权重所需的存储空间和计算复杂度，但传统的量化方法在极低比特下往往会带来显著的精度损失。AQLM通过巧妙地利用加性量化和多码本策略，有效地缓解了这个问题，使得模型能够在极低比特下依然保持可接受的性能。 1. 量化技术回顾与挑战 首先，我们简单回顾一下量化的基本概念。量化本质上是将连续取值的浮点数转换为离散的整数，从而减少存储空间和计算量。常见的量化方法包括： 线性量化 (Linear Quantization): 将浮点数线性映射到整数范围。是最简单也是最常用的量化方法。 非线性量化 (Non-linear Quantization): 使用非线性函数映射浮点数到整数， …
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