字节开源2-bit量化模型思路，精度齐平fp16

字节跳动语音团队创新性地提出“decoupleQ”模型量化方法，以数学优化解决深度学习大模型的高推理成本问题。不同于传统量化导致的精度损失，“decoupleQ”将参数解耦，保持低比特下的高精度。实验结果显示，这种方法在ASR和大模型量化上表现出色，已在多个产品中应用，实现性能提升和显存优化。
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