待验证50% 置信事实精确时间
GQA可将推理时KV Cache显存降低至MHA的1/4，同时保留比MQA更强的建模能力
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/12
首次发现
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相关事实
已验证4-bit量化技术（如GPTQ、AWQ、GGUF格式）可以将模型显存需求降低到原来的1/4，但会带来一定精度损失72% 相似待验证现代量化方案如GPTQ、AWQ及GGUF格式的分组量化，通过逐层校准和异常值保护，可将模型体积缩减75%以上同时保留绝大部分推理能力71% 相似待验证投机解码通过小模型预测候选Token、大模型批量验证提升吞吐量；量化技术将权重从FP16压缩至INT8/INT4降低显存占用；MoE架构通过稀疏激活降低单次推理计算量69% 相似待验证哈达玛变换可用于LLM超低比特量化的预处理，缓解离群值导致的精度崩溃问题68% 相似待验证Q4_K_M通常是兼顾内存效率与生成质量的最优折衷点，而Q2_K虽压缩率更高但在逻辑推理类任务中质量下降明显67% 相似
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