TR-PTQ：纯整数 Transformer 量化新方法
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TR-PTQ：纯整数 Transformer 量化新方法
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AI 综述
Eliyahu Levy、Adam Teman 和 Yoni Pugachov 提出 TR-PTQ，一种纯整数 Transformer 训练后量化方法。该方法通过共享 Taylor Region 指数与对数原语，把除法和平方根等运算全部转入对数域，用整数算术完成。 据其论文，这一统一整数形式旨在解决纯整数 Transformer 量化中的相关瓶颈。目前报道未给出该方法在具体模型或硬件上的精度与速度结果。
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最新进展10月8日 12:00
TR-PTQ：通过 Taylor Region 重构实现高精度纯整数 Transformer 训练后量化报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.LGTR-PTQ：通过 Taylor Region 重构实现高精度纯整数 Transformer 训练后量化
TR-PTQ 提出一种纯整数 Transformer 训练后量化方法，通过共享 Taylor Region 指数与对数原语，将除法和平方根等运算全部转入对数域用整数算术完成。
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