Qronon

深度分析

可證明的後訓練量化：OPTQ 與 Qronos 的誤差上界理論分析

後訓練量化是降低深度模型資源需求的關鍵技術。研究提出 OPTQ 與 Qronos 的誤差上界，說明迭代量化過程與正則化參數的影響，並證實特徵排序與參數選取的合理性，為實務應用提供理論依據。