AutoGPTQ的工作原理具体如下：
一.量化技术：
通过量化技术，将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数，从而减少模型大小和推理时间。例如把权重为F32（单精度浮点数）映射为Int4（4字节整数）。
常见服务器托管网的量化方法：
线性量化： 定义一个量化范围和一个量化步长（scale factor），将浮点数减去最小值（对于非对称量化，可能还要加上偏移量），然后除以量化步长，得到的结果向下取整即得到相应的整数值。
二.知识蒸馏：
大型复杂模型（被称为“教师模型”，Teacher Model）中的知识转移给小型简服务器托管网洁模型（被称为“学生模型”，Student Model），从而使学生模型在保持或接近教师模型性能的同时，拥有更小的模型体积和更快的运算速度。
具体过程：
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使用教师模型对训练集进行前向传播（实际上就是输入一次训练集），并记录下softmax后的输出概率分布。
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让学生模型在同一训练集上进行训练，除了常规的交叉熵损失外，还添加一项额外的损失项，该损失项基于学生模型的输出与教师模型的软目标之间的差异。
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通过联合优化这两项损失，学生模型逐渐逼近教师模型的预测行为。
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此外，知识蒸馏还可以扩展到特征级别的蒸馏，即不仅匹配输出的概率分布，还可以让学生模型学习模仿教师模型内部某几层的特征表示
三.直方图方法：
在量化过程中，采用直方图方法来估计低精度权重的分布。这种方法通过对浮点数权重进行直方图统计，将权重分为多个区间，每个区间对应一个低精度值。
计算过程：
- 直方图计算： 在准备量化模型时，会首先收集训练或校准数据集中每个层的权重值的分布，通过计算每个值出现的频率来构建直方图。直方图反映了数据，在整个数值范围内的分布状况。
- 量化边界确定： 根据直方图确定量化区间的边界（量化bins）。
- 量化映射： 利用直方图统计信息，确定量化表（LUT），该表提供了从浮点值到整数表示的映射关系。在量化过程中，每个浮点数会被映射到与其最接近的，量化边界所对应的整数值上。
- 饱和度处理： 对于超出量化范围的极端值，需要采取特定策略处理，如截断（clipping）、溢出保护或者其他饱和度处理机制，以防止量化过程中的信息丢失过大。
四.梯度下降：
使用梯度下降方法优化超参数，以最小化量化误差并提高模型性能。
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