GPTQ与AWQ的内核级对比：基于海森矩阵的误差最小化与基于激活幅度的保护 大家好，今天我们来深入探讨两种主流的后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）方法：GPTQ (Generative Pre-trained Transformer Quantization) 和 AWQ (Activation-Aware Weight Quantization)。这两种方法都在大型语言模型（LLM）的量化领域取得了显著的成果，能够在保持模型性能的同时大幅降低模型大小和计算复杂度。我们将从内核级别的角度，对比它们的核心思想、实现细节以及优缺点。 1. 量化基础与挑战 量化的本质是将神经网络中的浮点数权重和激活值转换为低精度整数，例如int8。这样做可以显著减少模型存储空间和计算资源需求，但同时也引入了量化误差。量化误差会导致模型性能下降，尤其是在大型模型中，微小的误差也可能被放大。 后训练量化（PTQ）是一种无需重新训练模型即可进行量化的方法。它仅依赖于少量未标记的数据来校准量化参数。这使得PTQ非常适合于那些训练数据难以获取或训练成本过高的场景。然而，PTQ …