English(EN) CoS-VQ: Coordinated Shared-Scale Vector Quantization for Large Language Models

CoS-VQ 方法通过联合索引-尺度优化提升 LLM 效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

研究人员推出了一种新颖的向量量化方法 CoS-VQ，旨在提高大型语言模型 (LLM) 的效率。该技术通过联合优化码字索引及其共享尺度来优化低比特权重量化，解决了可能阻碍传统方法的尺度诱导耦合的挑战。在 Qwen3.8-27B 模型上进行的语言建模、编码和推理任务测试中，CoS-VQ 的性能优于 QTIP 和 LLVQ 等现有方法。 AI

影响这项研究通过减小大型语言模型的内存占用，可能带来更高效的模型部署。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zukang Xu, Zhixiong Zhao, Xing Hu, Zhe Jiang, Xin Si, Dawei Yang · 2026-10-28 04:00

CoS-VQ：大型语言模型的协调共享尺度向量量化

arXiv:2610.37336v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) require substantial memory, motivating low-bit weight quantization for efficient deployment. Existing vector quantization (VQ) methods often improve accuracy by increasing the effective coding dimensio…

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