LLM 推理加速技术 —— GPTQ 量化技术演进

该指南是关于如何使用GPTQ优化大型语言模型（LLMs）。GPTQ是一种优化技术，涉及数学方程和计算，特别是Hessian矩阵在优化LLMs中的应用。文章解释了使用GPTQ最小化LLMs损失函数的过程，并讨论了使用GPTQ时面临的限制和挑战。如果你对AI和高级数学的结合感兴趣，这篇文章将提供深入了解机器学习前沿方法的机会。- GPTQ是一个用于解决问题的模型。 - GPTQ的目标是最小化损失函数L(W)。 - Hessian矩阵用于计算损失函数的变化。 - 通过求解最小化问题，可以得到参数W的更新。 - 使用Hessian矩阵的逆矩阵来计算参数的更新。 - 通过迭代计算，可以得到最优的参数W。