19.5 「4步压缩大模型：GPTQ量化实战让OPT-1.3B显存直降75%」

4步压缩大模型：GPTQ量化实战让OPT-1.3B显存直降75%

实战：使用 GPTQ 量化模型（以 Facebook OPT 为例）

一、模型量化技术背景

GPTQ（GPT Quantization）是由 EleutherAI 团队提出的后训练量化方法，专为生成式预训练模型设计。该方法能在保持模型精度损失<1%的前提下，将模型显存占用压缩至原始 FP32 模型的 1/4（INT4量化）。通过以下技术实现突破：

• 逐层量化：对网络层进行顺序量化，采用二阶误差补偿策略
• 最优切割点搜索：使用贪心算法寻找最小量化损失的分组切割方式
• 自适应块处理：根据权重矩阵特性动态调整量化块大小（典型值：128-256）

▲