大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的进展。然而，LLM 通常具有非常大的模型大小和计算复杂度，这限制了它们在实际应用中的部署。
量化是将浮点数权重转换为低精度整数的过程，可以显著减少模型的大小和计算复杂度。近年来，LLM 量化的研究取得了很大进展，出现了许多新的量化方法。
GPTQ 和 AWQ 是目前最优的 LLM 量化方法之一。GPTQ 是 Google AI 提出的一种基于 group 量化和 OBQ 方法的量化方法。AWQ 是 Facebook AI 提出的一种基于 activation-aware 方法的量化方法。
GPTQ
GPTQ 的工作原理如下：
- 首先，GPTQ 使用 group 量化将权重分组为多个子矩阵。
- 然后，GPTQ 使用 OBQ 方法来量化每个子矩阵。
- 最后，GPTQ 使用动态反量化来恢复权重的原始值。
GPTQ 的改进主要体现在以下几个方面：
- 分组量化：GPTQ 使用分组量化来将权重分组为多个子矩阵，这可以降低量化精度损失。
- OBQ 方法：GPTQ 使用 OBQ 方法来量化权重，该方法可以实现高精度的量化。
- 动态反量化：GPTQ 使用动态反量化来恢复权重的原始值，这可以提高量化的性能。
GPTQ 在各种 LLM 上进行了实验，结果表明，GPTQ 可以实现 3/4 位量化，在相同精度下，GPTQ 的模型大小比原始模型小 1/4。
AWQ
AWQ 的工作原理如下：
- 首先，AWQ 使用 group 量化将权重分组为多个子矩阵。
- 然后，AWQ 使用 activation-aware 的方法来量化每个子矩阵。
- 最后，AWQ 使用无重新排序的在线反量化来提高量化性能。
AWQ 的 activation-aware 方法可以提高量化精度，这是因为激活值在量化后的影响可以通过量化系数进行补偿。具体来说，AWQ 首先计算每个子矩阵的激活分布，然后使用该分布来生成量化系数。
AWQ 的无重新排序的在线反量化可以提高量化性能，这是因为它不需要对权重进行重新排序，可以直接在量化后的权重上进行反量化。
AWQ 在各种 LLM 上进行了实验，结果表明，AWQ 可以实现 3/4 位量化，在相同精度下，AWQ 的模型大小比原始模型小 1/4，推理速度比 GPTQ 快 1.45 倍。
| 特征 | AWQ | GPTQ |
|---|---|---|
| 量化精度 | 优秀 | 良好 |
| 模型大小 | 最小 | 较小 |
| 计算速度 | 最快 | 较快 |
| 实现难度 | 较易 | 较难 |
| 量化成本 | 较高 | 较低 |
AWQ 在量化精度、模型大小和计算速度方面都优于 GPTQ，但在量化成本方面略高。
结论
GPTQ 和 AWQ 都是 LLM 量化领域的优秀方法。GPTQ 具有良好的量化精度和易于实现的特点，适合于大多数 LLM 任务。AWQ 具有优异的量化性能，但量化成本略高，适合于对推理速度要求较高的 LLM 任务。
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