<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Quantization on Blog</title><link>https://blog.sivn.net.cn/tags/quantization/</link><description>Recent content in Quantization on Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sun, 12 Apr 2026 16:38:07 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.sivn.net.cn/tags/quantization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Quantization</title><link>https://blog.sivn.net.cn/post/nn-quantization/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 16:38:07 +0800</pubDate><guid>https://blog.sivn.net.cn/post/nn-quantization/</guid><description>&lt;h2 id="量化quantization"&gt;量化（quantization）
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;把神经网络里原本高精度（如 32 位浮点数）的参数和激活值，用更少位数、更简单的数值来表示的技术。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;1-bit LLMs 就是极致量化的模型
这里把参数限制在 {−1, 0, 1} 三个值，叫三值量化（ternary quantization）&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;目的:&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;大幅降低推理计算成本&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;提升硬件执行效率&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;同时尽量保持模型效果不明显下降&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;h3 id="对称量化symmetric-quantization"&gt;对称量化(Symmetric Quantization)
&lt;/h3&gt;</description></item></channel></rss>