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2026-08-17 至 2026-08-17 共收录 1
2608.13966 2026-08-17 cs.LG cs.CL stat.ML 新提交

QUASAR: Lowering the Loss Floor of Quantization-Aware Training with Loss-Aware Reconstruction

QUASAR:通过损失感知重构降低量化感知训练的损失下限

Vincent Counathe, Ben Athiwaratkun, Christopher De Sa, Tianyi Zhang

机构 * Together AI Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 QUASAR是一种QAT方法,通过训练循环中轻量级损失感知重构降低大语言模型量化损失下限,在2-4比特下优于现有方法,提升了低比特模型准确率。

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