今天这篇文章我们将从AI大模型量化的概念、原理、分类、优缺点及应用场景等多个方面进行展开讲述。

一、量化的概念与基本原理

1. 核心概念

本质：将大模型的权重和激活值（“模型大脑”）从高精度参数转化为低精度参数，类似“把厚百科全书压缩成小册子”“高分辨率照片转低分辨率”，保留核心功能，减少存储/显存占用、加快推理。

关键：并非简单丢弃浮点数小数位，需结合特定策略实现精度与效率平衡。

2. 核心实现逻辑

量化需通过“确定缩放比例（scale）+ 调整偏移（zero point，非对称量化）+ 范围截取”，让浮点数适配低精度整数区间（如int8、int4）。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！

二、量化的分类（核心两种）

训练后量化 PTQ 是使用一批校准数据对训练好的模型进行校准, 将训练过的FP32网络直接转换为定点计算的网络，过程中无需对原始模型进行任何训练。

只对几个超参数调整就可完成量化过程, 且过程简单快速, 无需训练, 因此此方法已被广泛应用于大量的端侧和云侧部署场景， 我们优先推荐尝试PTQ方法来查看是否满足部署精度和性能要求

量化感知训练 QAT 是将训练过的模型量化后又再进行重训练。

由于定点数值无法用于反向梯度计算，实际操作过程是在某些op前插入伪量化节点（fake quantization nodes）， 用于在训练时获取流经该op的数据的截断值，便于在部署量化模型时对节点进行量化时使用。

我们需要在训练中通过不断优化精度来获取最佳的量化参数。由于它需要对模型进行训练, 对操作人员技术要求较高。

三、量化的优缺点及应用场景

1. 优势

减少模型大小，降低内存/显存占用。

加快推理速度：多数硬件对低精度数据格式有计算优化。

降低能耗与成本。

2. 挑战（缺陷）

精度损失：低精度导致模型表示能力下降，可能“变笨”。

参数调整困难：需反复实验平衡“模型大小”与“性能”，避免过度量化。

3. 应用场景

边缘设备：需本地处理的设备，如手机、智能摄像头。

实时应用：对推理速度要求高的场景，如自动驾驶。

部分高精度需求场景：如医疗影像分析、金融预测（需控制量化精度损失）。

四、提问：

1. 医疗影像分析、金融预测既然一般要求比较高为什么要量化？

量化不是盲目地牺牲精度，而是一种精密的工程优化。

它的目标是在满足特定应用场景核心需求（金融的速度、医疗的可及性）的前提下，用最小的精度损失换取最大的实用价值。

正因为有了量化技术，这些先进的AI模型才能从实验室走向现实世界，产生巨大的经济和社会效益。

医疗影像分析的核心要求是 “降低误诊漏诊率”（人命关天），金融预测的核心要求是 “控制风险、提升决策可靠性”（动辄百万级损失）。

而这两个领域的天然痛点 ——主观误差、数据过载、风险不可控—— 只有通过 “量化” 才能有效缓解：

主观误差：医生看片可能因经验、疲劳产生判断差异（如对微小病灶的良恶性判断），金融分析师可能因情绪、经验偏差误判市场；

数据过载：一张 CT 有数百层切片，一天可能产生上万张影像；金融市场每秒产生千万级交易数据，人工无法高效处理；

风险不可控：定性判断（如 “肿瘤可能良性”“市场可能上涨”）无法量化风险，一旦出错代价极高。

2.量化就是把浮点数转化为整数嘛？

不完全是。

浮点数转整数”是量化的一种常见且重要的形式，但量化的本质是 “通过离散化降低数值精度，以换取存储和计算效率”。

只要满足 “降精度” 和 “离散化”，无论输入输出是浮点数还是整数（比如 32 位整数转 8 位整数），都属于量化。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！