研究人员调查了量化技术对机器翻译模型推理效率和翻译质量的影响。他们的研究重点是 EuroLLM 和 Hy-MT2 这两个模型系列，涵盖了各种尺寸，并在 A100 和 H100 GPU 上进行了评估。研究结果表明，将文档分块策略与 W4A8 或 W8A8 量化相结合可以显著改善延迟-吞吐量权衡。然而，不同模型系列的效果和质量保持度各不相同，EuroLLM 在量化下翻译质量明显下降，而 Hy-MT2 则没有出现这种情况。 AI
影响 为在不牺牲翻译质量的情况下优化 LLM 部署效率提供了见解，这对于实际应用至关重要。
排序理由 研究论文，详细介绍了机器翻译模型量化的权衡。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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