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在大语言模型（Large Language Model, LLM）的推理部署中，量化（Quantization）技术已成为降低计算成本和内存占用的关键技术。llama2.c项目通过int8量化实现了3倍的速度提升和4倍的存储压缩，但这种性能提升是以精度损失为代价的。量化误差（Quantization Error）是影响模型输出质量的核心因素。本文将深入分析llama2.c中量化误差的来源、传播..

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