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这项由英特尔公司程文采、张蔚蔚、郭恒和沈海浩等筹商东谈主员完成的筹商发表于2025年12月，发布在arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2512.04746v1）。感兴味的读者不错通过该编号查询完整论文。

当下，东谈主工智能大模子就像一个常识敷裕但体型庞杂的巨东谈主，领非凡十亿以致千亿个参数，大略回话各式问题、编写代码、意会多种话语。但是，这些模子的"躯壳"委果太庞杂了，就像要把一头大象搬进小轿车一样勤快。普通的电脑、手机以致一些专科开辟都难以承载如斯庞杂的模子，更不必说让它们快速运行了。这就好比你想在家里养一头大象，但你的屋子唯有几十平日米，显然不实践。

为了处分这个问题，科学家们想出了一种叫作念"量化"的技巧，就像把大象的体重减轻，让它大略住进普通屋子里。传统的量化技巧就像给大象节食，诚然大略减轻分量，但时时会让大象变得朽迈，失去蓝本的智商。而英特尔的筹商团队最新提议的SignRoundV2技巧，则像是找到了一种神奇的减肥范例，既能让大象大幅瘦身，又能保合手它原有的力量和机灵。

这项筹商的创新之处在于提议了一种全新的"明锐性测量"范例。如若把大模子比作一个复杂的机器，那么这个机器的每个零件对举座性能的影响都不沟通。有些零件十分关节，就像汽车的发动机，稍有损坏就会影响整车性能；而有些零件相对次要，就像车内的遮蔽品，即使简化也不会影响基本功能。SignRoundV2技巧大略精准识别出模子中的"发动机"和"遮蔽品"，对弥留部分保合手高精度，对次要部分进行激进压缩，从而竣事举座的最优均衡。

筹商团队还开发了一种智能的"预调优搜索"技巧，这就像在厚爱装修屋子之前先作念一个详备的规划图。传统范例时时是告成脱手装修，扫尾可能需要反复修改，既滥用时刻又影响质料。而SignRoundV2会在厚爱优化之前先进行一次快速的探索，找到最好的肇始点，然后再进行细巧调遣。这种范例不仅提高了最终效果，还大大裁汰了揣测本钱。

一、翻新性的明锐性测量技巧

传统的模子压缩技巧濒临着一个根人性的挑战：怎样准确判断模子中每一层的弥留进度。这就好比一个复杂的交响乐团，每个乐器的作用都不同，有些是主旋律，有些是伴奏，如若盲目地让悉数乐器都减小音量，通盘献艺的效果势必大打扣头。

以往的技巧主要依赖于二阶信息（比如海塞矩阵），这就像通过不雅察乐器的复杂度来判断其弥留性。但是，这种范例有一个致命颓势：它假定模子面前也曾处于最优状态，梯度接近于零。但在量化经由中，模子会发生显贵变化，这个假定时时不补助。就好比你在调遣交响乐团时，假定每个乐手都也曾在无缺演奏，但骨子上他们可能正在得当新的曲谱。

SignRoundV2提议的DeltaLoss范例遴选了一种愈加直不雅和灵验的计谋。它使用一阶泰勒张开来告成估算量化对最终亏蚀的影响。具体来说，关于任何一层，它司帐算该层量化前后的参数各异，然后长入梯度信息来展望这种变化对举座性能的影响。这种范例的公式不错简化为：亏蚀变化约等于梯度与参数变化的点积。

更形象地说，这就像一个警戒丰富的乐队辅导，他不仅要不雅察每个乐器的演奏妙技，还要听取它们对举座音乐效果的孝顺。当某个小提琴手略微更动演奏格式时，辅导大略立即判断这种更动是让音乐愈加融合如故产生了不融合音。DeltaLoss便是这么一位"智能辅导"，它大略准确展望每一层的量化对举座模子性能的具体影响。

在骨子愚弄中，筹商团队发现传统范例通常出现误判。举例，某些看起来不弥留的层骨子上对模子的举座推崇存着关节影响，而一些看似复杂的层反而不错承受更激进的压缩。DeltaLoss范例通过探讨量化引起的骨子参数偏差和梯度信息，大略更准确地识别出这些"避讳的关节层"。

为了减少揣测支出，筹商团队在骨子竣事中主要温雅激活量化的影响，因为先前的筹商标明，激活量化是量化亏蚀的主要开头。这种简化不仅显贵裁汰了揣测本钱，还保合手了范例的准确性。通盘明锐性揣测只需要16个校准样本和256的序列长度，比较传统范例大大减少了资源需求。

二、智能的搀杂精度分派计谋

有了准确的明锐性度量后，下一个挑战便是怎样将这些信息辗转为具体的量化计谋。这就像你手里有一笔有限的装修预算，需要决定在屋子的哪些部分干预更多资金，哪些部分不错爽朗开支。关节是要确保举座效果最好，而不是平平分派资源。

SignRoundV2将这个问题辗转为一个闹翻优化问题。设计你需要为一个包含多层的神经汇聚分派不同的比特宽度，每层不错采用2比特、4比特、8比特等不同精度，方针是在餍足平均比特数放弃的前提下，最小化举座的性能亏蚀。这个问题听起来节略，但当层数达到几十层以致上百层时，可能的组合数目会变得天文数字般庞杂。

筹商团队遴选动态规划算法来处分这个优化问题。动态规划就像一个十分奢睿的搬家计谋：当你要把物品从一个房间搬到另一个房间时，你不会就地搬运，而是先规划最优旅途，确保每次搬运都朝着方针前进，最终以最少的门径完成任务。

具体而言，算法会逐层探讨悉数可能的比特分派，记着每个阶段的最优解，然后基于这些信息推导出下一层的最优采用。这种范例的上风在于它大略保证找到全局最优解，而不是局部最优。传统的启发式范例可能会堕入"局部陷坑"，就像爬山时可能被困在一个小山脊上，看不到更高的山脊。

筹商团队在论文中展示了这种范例比较节略启发式计谋的上风。传统范例可能会节略地给模子的头部或尾部分派更高精度，但实验扫尾露出，这种计谋时时是次优的。不同的模子架构和不同的量化有盘算需要完全不同的精度分派计谋，而DeltaLoss大略自动发现这些最优确立。

举例，在处理Llama模子时，筹商发现某些中间层的down_proj组件对量化尽头明锐，需要分派更高的比特数。而在处理不同的数据类型（如MXFP4和W2A16）时，明锐性模式也会发生变化。这种复杂性使得东谈主工设计启发式功令变得不实践，而自动化的优化方律例大略收缩应付这些挑战。

三、创新的参数运辗转技巧

即使有了无缺的比特分派计谋，量化的告捷还取决于一个时时被惨酷的身分：运辗转。这就像烹调一皆复杂的菜肴，即使有了无缺的食谱和优质的食材，如若一脱手的火候离别，最终的效劳仍然会大打扣头。

传统的量化范例世俗使用节略的运辗转计谋，比如将悉数可学习参数设为固定值。SignRoundV2意志到，关于极低比特的量化来说，细腻的运辗转至关弥留。筹商团队开发了一种轻量级的预调优搜索技巧，特地用于寻找量化参数的最好肇始点。

这种预调优搜索的中枢想想是在厚爱优化之前，先进行一次快速的全局搜索，找到最有但愿的肇始区域。具体来说，算法会在预界说的候选值聚聚集搜索最好的缩放因子，优化方针是最小化权分量化罪责与输入弥留性的加权乘积。这里的输入弥留性通过通谈级别的最大十足值来计算，这个想法开头于llama.cpp中的弥留性矩阵宗旨。

搜索经由就像一个警戒丰富的厨师在开火前先调试炉子。厨师不会缓慢竖立火力，而是字据要烹调的食材特色，先测试不同的火力竖立，不雅察食材的反映，然后采用最符合的肇始温度。近似地，预调优搜索会测试不同的缩放因子候选值，不雅察它们对量化质料的影响，然后采用最优的肇始点。

候选缩放因子的生成也很有妙技。筹商团队不是节略地在某个范围内均匀采样，而是基于权重的统计本性来生成候选值。具体公式是将权重最大十足值除以量化范围，然后在此基础上添加小幅度的扰动。这些扰动在-0.9到0.9之间，步长为0.01，确保既能探索不同的可能性，又不会偏聚散理范围太远。

找到最好的运转缩放因子后，SignRoundV2还会引入一个可学习的调遣参数α，将其放弃在0.5到1.5的范围内。这就像厨师在找到基本符合的火力后，还会字据烹调经由中的骨子情况进行微调。这种两阶段的范例既保证了细腻的肇始点，又保留了进一步优化的无邪性。

实验扫尾露出，这种运辗转计谋对最终性能有显贵影响。在2比特量化的极点情况下，好的运辗转以致不错带来几个百分点的性能补助，这在量化边界也曾长短常显贵的改良了。

四、全面的实验考证与性能对比

为了考证SignRoundV2的灵验性，筹商团队进行了大范围的实验评估，涵盖了多个主流大型话语模子和多种量化确立。这些实验就像一场全面的"体检"，从各个角度窥察新范例的健康气象和骨子智商。

实验采用了LLaMA系列（包括LLaMA2和LLaMA3的不同范围版块）和Qwen系列模子当作测试对象。这些模子的参数范围从7B到70B不等，涵盖了现时主流的大型话语模子。测试基准包括ARC-Challenge、ARC-Easy、BoolQ、HellaSwag、LAMBADA、MMLU、OpenBookQA、PIQA、TruthfulQA和WinoGrande等十个范例数据集，这些数据集就像不同科宗旨考试，全标的测试模子的意会智商、推奢睿商和常识水平。

在极点的2比特量化竖立下，SignRoundV2展现出了令东谈主印象深入的性能。以LLaMA2-70B模子为例，在纯2比特权分量化（W2A16）竖立下，SignRoundV2达到了68.39%的平均准确率，而传统的GPTQ范例仅能达到34.38%，AWQ范例为35.49%，连之前的SignRoundV1也唯有67.70%。这种差距就像相同的考试，一个学生能考到68分，而另一个学生只可考到34分，差距是不言而谕的。

更令东谈主惊喜的是，在略微放宽到2.5比特的搀杂精度竖立下，SignRoundV2的性能进一步补助到70.60%，简直接近了一些高本钱的QAT（量化感知西宾）范例的水平，但揣测支出却要低得多。这就像用普通家用烤箱作念出了专科烘焙店的水准，既实用又高效。

在新兴的MXFP4量化时局测试中，SignRoundV2相同推崇出色。MXFP4是一种专为当代加快器优化的浮点变体，诚然表面上应该比传统整数目化更容易保合手精度，但骨子愚弄中仍然濒临不小的挑战。SignRoundV2在这种竖立下竣事了99%以上的精度保合手率，这意味着量化后的模子与原始模子简直莫得性能差距。

尽头值得珍重的是搀杂精度计谋的效果。筹商团队对比了节略的启发式范例（比如只给头部层或尾部层分派高精度）和基于DeltaLoss的智能分派计谋。扫尾露出，智能分派计谋在悉数测试场景下都显贵优于启发式范例。在某些情况下，性能差距以致达到了10个百分点以上，这充分评释了精准明锐性测量的弥留性。

揣测效劳方面，SignRoundV2也推崇出色。通盘量化经由在单个A100-80GB GPU上只需要2.5小时即可完成LLaMA2-70B模子的处理，而一些竞争范例可能需要几十个小时以致数百个小时。这种效劳补助就像从步行改为开车，不仅爽朗时刻，还减少了资源破费。

五、深入的消融实验与技巧细节

为了更好地意会SignRoundV2各个组件的孝顺，筹商团队进行了详备的消融实验。这些实验就像拆解一台精密机器，一一窥察每个零件的作用，确保最终的告捷不是随机，而是每个设计决策的合理扫尾。

预调优运辗转的消融实验扫尾尽头引东谈主凝视。在Qwen3-8B和LLaMA3.1-8B-Instruct模子上的测试露出，启用运辗转计谋后，悉数测试任务的性能都有不同进度的补助。举例，在Qwen3-8B模子的MMLU任务中，性能从54.09%补助到56.12%，看似微小的补助在量化边界也曾是显贵的改良。这就像调音师为钢琴调音，每个轻细的调遣都会影响举座的音质推崇。

DeltaLoss明锐性度量的灵验性通过与传统启发式范例的对比得到了考证。筹商团队测试了三种节略计谋：给头部层分派8比特精度、给尾部层分派8比特精度、以及基于DeltaLoss的智能分派。扫尾露出，在4.5比特和5比特的竖立下，DeltaLoss计谋在悉数测试模子上都得回了最高的准确率，况兼上风跟着精度预算的裁汰而愈加显然。

内存和揣测支出的分析标明，DeltaLoss的揣测本钱是不错给与的。关于70B范围的模子，额外的内存需求约为40GB，额外的时刻本钱约为420秒乘以选项数目。探讨到当代GPU的揣测智商和内存容量，这些支出是完全不错承受的。更弥留的是，这些一次性的揣测本钱大略带来合手续的性能收益。

筹商团队还测试了一个预想的技巧细节：在亏蚀计计中摒除很是值的计谋。他们发现，在揣测重构亏蚀机，如若摒除批次中前0.1%的最大亏蚀值，大略提高西宾的结识性。这种技巧就像在统计分析中剔除极点很是值，幸免少数极点情况对举座扫尾的不当影响。

量化本钱的详备分析露出，SignRoundV2比较其他先进范例具有显贵的效劳上风。传统的EfficientQAT需要41个GPU小时，QuIP#需要270个GPU小时，AQLM以致需要336个GPU小时，而SignRoundV2只需要2.5个GPU小时，增强版块（Ours*）也只需要6个GPU小时。这种效劳差距就像高铁与绿皮火车的区别，不仅速率更快，还减少了能耗和本钱。

说到底，SignRoundV2代表了大型话语模子量化技巧的一个弥留冲突。它不仅处分了极低比特量化中的精度亏蚀问题，还大幅裁汰了揣测本钱，使得高质料的模子压缩变得愈加实用。这项技巧的预想不仅在于让大模子大略运行在更多开辟上，更在于为东谈主工智能的普及愚弄铺平了谈路。当每台普通电脑都能洞开运行大型话语模子时，东谈主工智能助手将真的走进千门万户，成为每个东谈主垂手而得的智能用具。筹商团队也曾将竣事代码开源，感兴味的开发者不错通过GitHub上的auto-round技俩体验这项技巧的坚决智商。

Q&A

Q1：SignRoundV2技巧是什么，它处分了什么问题？

A：SignRoundV2是英特尔开发的大型话语模子压缩技巧，主要处分了AI大模子体积过大、难以在普通开辟上运行的问题。它就像给大象减肥但保合手力量的范例，能将模子大小压缩到原来的几分之一，同期简直不亏蚀模子的智能水平。

Q2：SignRoundV2比较传统量化范例有什么上风？

A：最大上风是精度保合手智商强和效劳高。传统范例压缩后性能亏蚀严重，而SignRoundV2在极限2比特压缩下仍能保合手接近原模子的性能。同期处理时刻只需2.5小时，而其他先进范例可能需要数百小时。

Q3：普通用户何时能用上SignRoundV2技巧？

A：筹商团队也曾开源了筹商代码，技巧开发者面前就不错使用。关于普通用户，跟着这项技巧的普及愚弄，往时可能在手机、个东谈主电脑上告成运行大型AI模子，享受更快速、更奥密的AI就业。