DuQuant

双变换打散异常值,低比特量化模型更强

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 16 🐛 待处理 20 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 189
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

DuQuant 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队Hsu1023
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,llm,post-training-quantization,quantization
GitHub 星标★ 189
上线时间2024-05-25 00:00:00
代码更新2026-04-24
仓库体积2.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

DuQuant 是一个针对大型语言模型(LLM)的量化方法,其核心创新在于通过双重变换(Dual Transformation)来重新分布激活值中的异常值(outliers),从而显著提升低比特量化(如4-bit)下模型的性能。LLM在量化时,激活值中少数极端大的异常值会严重损害量化精度,DuQuant通过先对激活矩阵进行旋转(rotation)和置换(permutation)等变换,将异常值分散到更多通道上,再结合平滑技术,使得量化误差大幅降低。该方法在NeurIPS 2024上被评为Oral,实验表明在多种主流LLM(如LLaMA)和不同量化设置下,DuQuant均能取得比现有方法更优的精度,甚至在某些任务上接近全精度模型。它解决了低比特量化导致模型性能严重下降的问题,使得在资源受限设备上部署高性能LLM成为可能。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 189

核心亮点

  • 创新性地结合旋转与置换变换,有效缓解激活值异常值对量化的影响
  • 在多种LLM和量化位宽下均显著优于现有量化方法,接近全精度性能
  • 作为NeurIPS 2024 Oral,方法经过严格学术评审,理论扎实

不足之处

  • 双重变换可能引入额外计算开销,实际推理速度提升有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 在GPU显存受限环境部署4-bit量化LLM
  • 边缘设备或移动端运行大模型
  • 需要高精度低比特量化的推理服务

替代项目

AWQ、GPTQ、SmoothQuant

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