研究提出循环语言模型量化方法LoReS
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研究提出循环语言模型量化方法LoReS
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AI 综述
Philipp Nazari等作者提出并实现了循环语言模型的状态量化方法LoReS，该方法结合按值轴分组缩放、基于衰减的混合精度和随机舍入，以限制重复量化下的误差累积。 据作者称，LoReS在Qwen-3.5 9B、Nemotron-H 8B和Kimi-Linear 48B-A3B上支持稳健的8-bit循环状态量化，并在更短解码步长下支持更低的有效精度。
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最新进展11月4日 13:00
循环语言模型量化比你想的更容易：LoReS 在 Qwen-3.5 9B 等模型上实现 8-bit 状态量化报道时间线
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11月4日
- arXiv cs.CL循环语言模型量化比你想的更容易：LoReS 在 Qwen-3.5 9B 等模型上实现 8-bit 状态量化
研究提出 LoReS 状态量化流程，在 Qwen-3.5 9B、Nemotron-H 8B 和 Kimi-Linear 48B-A3B 上支持稳健的 8-bit 循环状态量化，并在更短解码步长下支持更低有效精度。
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