当这些模态经过同一层时，主导模态的大幅激活值会主导平滑因子的计算，导致非主导模态的激活被过度平滑（信号被压制），引发严重的量化误差。回顾了PTQ在LLMs中的常用方法：RTN（四舍五入）、AWQ（激活感知权重量化）、GPTQ（基于二阶近似的层重建）、SmoothQuant（平衡激活与权重的范围）。后训练量化（PTQ）是一种有效的加速技术，可以降低内存占用并加速推理。简单地为每个模态计算独立的平滑因

当这些模态经过同一层时，主导模态的大幅激活值会主导平滑因子的计算，导致非主导模态的激活被过度平滑（信号被压制），引发严重的量化误差。回顾了PTQ在LLMs中的常用方法：RTN（四舍五入）、AWQ（激活感知权重量化）、GPTQ（基于二阶近似的层重建）、SmoothQuant（平衡激活与权重的范围）。后训练量化（PTQ）是一种有效的加速技术，可以降低内存占用并加速推理。简单地为每个模态计算独立的平滑因

比赛的时候，脑袋要清晰一点，当时写幸运数这道题都感觉没在用脑子思考，花了特别多时间。

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下载github desktop下载github desktop（不选择Git，因为这个对于我这个初学者还有点复杂）官方下载地址：GitHub Desktop | Simple collaboration from your desktopgithub desktop setup点击这个程序，登录你的github账号即可下载Git因为使用github desktop必须要下载并配置Git才行Git

本报告介绍——一款原生自回归基座模型，专为文本、图像、视频与音频的统一多模态理解与生成而设计。模型基于与，所有模态以统一的目标从零开始联合训练。为解决多样化资源约束下的规模化落地难题，ERNIE 5.0采用创新的：单次预训练即可习得一组具备不同深度、专家容量与路由稀疏度的子模型，可在内存或时延受限场景下，灵活实现性能、模型规模与推理时延的权衡。此外，我们系统性攻克了强化学习在统一基座模型上的规模化