
KronQ: 그래디언트 공분산을 도입한 새로운 사후 양자화 프레임워크
요약
KronQ는 그래디언트 공분산(gradient covariance)을 도입한 새로운 사후 양자화 프레임워크입니다. 이 프레임워크를 사용하여 Llama-3-70B 모델의 2비트 퍼플렉서티를 7.93으로 달성하며, 기존 GPTQ 방식과 차별화된 성능을 보여주었습니다.
핵심 포인트
- KronQ는 그래디언트 공분산을 활용한 사후 양자화 프레임워크입니다.
- Llama-3-70B 모델에서 2비트 퍼플렉서티 7.93을 달성했습니다.
- 기존 GPTQ 방식 대비 성능 개선을 목표로 합니다.
KronQ
그래디언트 공분산(gradient covariance)을 양자화 목표에 도입한 새로운 사후 양자화(post-training quantization) 프레임워크로, 2비트에서 Llama-3-70B 모델의 퍼플렉서티(perplexity)를 7.93 달성했으며, 이는 GPTQ가 도달하는 수치와 차이가 있습니다.
논문:
https://paperswithcode.co/paper/2607.079
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https://huggingface.co/donghyunli
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