Intel（英特尔）

Recurrent Residual Quantization: A Progressive Multi-Precision Representation for LLMs

循环残差量化：面向大语言模型的渐进式多精度表示

Yu Luo, Bo Dong, Wenhua Cheng, Haihao Shen

机构 * Intel（英特尔） 纠错

AI总结 本文提出循环残差量化（RRQ）框架，可从单个检查点生成LLM的多种精度表示，构建速度比MatGPTQ快3.3倍，在6、8比特精度下表现有竞争力，代码将公开。

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