CodeQuant2
一种面向低精度大型推理模型的基于聚类的查找表（LUT）量化框架，通过旋转缩放抑制激活离群值、自适应码本尺寸及推理感知校准策略，在保持精度的同时降低比特宽度。
时间轴 (近 90 天)
CodeQuant2是一个基于聚类的查找表（LUT）量化框架，专为低精度大型推理模型设计。
CodeQuant2通过旋转和缩放操作减轻激活离群值的影响，使权重分布更利于量化。
CodeQuant2利用聚类方法表示非均匀的权重分布，以更准确地捕捉权重特征。
CodeQuant2采用自适应码本尺寸，根据每层的量化难度动态调整码本大小。
CodeQuant2改进了校准样本的选择策略，使其更匹配实际推理时的解码统计，以提升推理任务上的稳定性。
结合定制的LUT CUDA内核，CodeQuant2在推理基准测试中实现了显著的准确率提升。
CodeQuant2相比BF16最高获得2.85倍的加速。
CodeQuant2的出现为低精度大型推理模型的部署提供了新思路，有望推动量化技术在推理场景的进一步应用。
全部知识事实 (8)
CodeQuant2是一个基于聚类的查找表（LUT）量化框架，专为低精度大型推理模型设计。
50%待验证CodeQuant2通过旋转和缩放操作减轻激活离群值的影响，使权重分布更利于量化。
50%待验证CodeQuant2利用聚类方法表示非均匀的权重分布，以更准确地捕捉权重特征。
50%待验证CodeQuant2采用自适应码本尺寸，根据每层的量化难度动态调整码本大小。
50%待验证CodeQuant2改进了校准样本的选择策略，使其更匹配实际推理时的解码统计，以提升推理任务上的稳定性。
50%待验证结合定制的LUT CUDA内核，CodeQuant2在推理基准测试中实现了显著的准确率提升。
50%待验证CodeQuant2相比BF16最高获得2.85倍的加速。
50%待验证CodeQuant2的出现为低精度大型推理模型的部署提供了新思路，有望推动量化技术在推理场景的进一步应用。
50%