arXiv · cs.CL· Sebastian Loeschcke·· 5 天前AI 评分48
SQuAT：球面格点向量量化感知训练
SQuAT: Spherical Lattice Vector Quantization-Aware Training
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Sebastian Loeschcke
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31412v1
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AI 导读
论文提出 SQuAT，一种面向十亿参数 LLM 的形状-增益向量量化感知训练（VQ-QAT）方法，用分离的 STE 对方向和增益分别更新，方向通过 E8 球面码本量化。其分布式最近邻分配方案将 VQ-QAT 训练时间缩短 12.8 倍，并扩展到 10B token。在 instruction-tuned LLaMA-3.2-1B/3B、Qwen3-4B 和 base Qwen3-1.7B 上，SQuAT 在相同码本和初始化下始终优于标准 VQ-QAT STE，达到 SOTA VQ-QAT 精度。
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