当前研究正在探索量化大型语言模型 (LLM) 的最优比特宽度，以在固定内存预算内最大化能力。虽然 4 位量化以前被认为是实际的甜点，但新方法在 3 位、2 位甚至 1.5 位等较低比特宽度下显示出有希望的结果。关键问题是，较低比特宽度的较大模型是否能胜过较高比特宽度的小型模型，以及量化退化是否最终会抵消增加参数的好处。 AI
影响 对最优量化比特宽度的研究可能导致 LLM 的更有效部署，从而使更大、更强大的模型能够在受限硬件上运行。
排序理由 该集群讨论了 LLM 量化理论和经验最优比特宽度的持续研究，这是人工智能研究中的一个主题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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